深度学习与R语言 高清pdf完整版[153MB]

近年来，深度学习可谓是机器学习方向的明星概念，不同的深度学习模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩。
 

在许多场合都有这样的需求“如何对感兴趣的领域快速理解和使用深度学习技术?”答案涉及复杂的数学、编程语言(如C、C++和Java)。但随着R的兴起,现在使用深度学习技术比以往更容易。因为R易学易用，不要求很扎实的编程基础，它被广泛地应用于机器学习实践和教学中。即使对R语言不是很了解的用户也可以通过一些包来搭建深度学习网络。
 

《深度学习与R语言》11章，分为原理篇（第1~8章）和应用篇（第9~11章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自编码网络、受限玻耳兹曼机和深度置信网。应用篇讨论R环境部署深度学习环境的一些策略，包括：MXNetR、H2O和其他深度学习R包以及一些典型的应用。
 

本书可用作本科高年级机器学习课程参考书或数据科学课程教材，也可供对人工智能、机器学习感兴趣的读者参考阅读。

目录

第1章引言
第2章深度神经网络DNN
第3章卷积神经网络CNN
第4章递归神经网络RNN
第5章自编码网络AE
第6章堆栈自编码网络SA
第7章受限玻耳兹曼机RBM
第8章深度置信网络DBN
第9章MXNetR
第10章word2vec的R语言实现
第11章R语言其他深度学习包