【2022新书】深度学习R语言实战,第二版,568页电子书

机器学习算法与Python实战

共 1241字,需浏览 3分钟

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2022-11-01 15:46


R深度学习,第二版
使用R和强大的Keras库从头开始进行深度学习!
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公众号后台回复:深度学习R语言实战
在R深度学习第二版中,您将学习:
  • 从基本原理中进行深度学习
  • 图像分类和图像分割
  • 时间序列预测
  • 文本分类与机器翻译
  • 文本生成,神经风格转换,和图像生成
《R的深度学习,第二版》向您展示了如何将深度学习付诸行动。它基于François Chollet的畅销书《用Python进行深度学习》的修订版。作者:Tomasz Kalinowski,他在RStudio维护Keras和Tensorflow R包。新手和有经验的ML实践者会喜欢构建神经网络的专家见解、实用技术和重要理论。
深度学习已经成为数据科学家、研究人员和软件开发人员的基本知识。Keras和TensorFlow的R语言API为所有R用户提供了深度学习,即使他们没有高级机器学习或神经网络的经验。本书向您展示了如何开始使用R来完成核心的DL任务,如计算机视觉、自然语言处理等。
深度学习与R,第二版是一个使用R语言进行深度学习的动手指南。当你读这本书的时候,你会很快锁定深度学习的基本思想。直观的解释、清晰的插图和清晰的示例引导您了解核心的DL技能,如图像处理和文本操作,甚至高级功能,如transformers。这个修订和扩展的新版本改编自Python深度学习,第二版作者:François Chollet, Keras库的创建者。
https://www.manning.com/books/deep-learning-with-r-second-edition
目录内容:
  • 1 What is deep learning?

  • 2 The mathematical building blocks of neural networks

  • 3 Introduction to Keras and TensorFlow

  • 4 Getting started with neural networks: Classification and regression

  • 5 Fundamentals of machine learning

  • 6 The universal workflow of machine learning

  • 7 Working with Keras: A deep dive

  • 8 Introduction to deep learning for computer vision

  • 9 Advanced deep learning for computer vision

  • 10 Deep learning for time series

  • 11 Deep learning for text

  • 12 Generative deep learning

  • 13 Best practices for the real world

  • 14 Conclusions

  • App. Python primer for R users

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