Deep Learning

Josh Patterson, Adam Gibson

112 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: O'Reilly Media, US, 2017

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Although interest in machine learning has reached a high point, lofty expectations often scuttle projects before they get very far. How can machine learning-especially deep neural networks-make a real difference in your organization? This hands-on guide not only provides the most practical information available on the subject, but also helps you get started building efficient deep learning networks. Authors Adam Gibson and Josh Patterson provide theory on deep learning before introducing their open-source Deeplearning4j (DL4J) library for developing production-class workflows. Through real-world examples, you'll learn methods and strategies for training deep network architectures and running deep learning workflows on Spark and Hadoop with DL4J. Dive into machine learning concepts in general, as well as deep learning in particular Understand how deep networks evolved from neural network fundamentals Explore the major deep network architectures, including Convolutional and Recurrent Learn how to map specific deep networks to the right problem Walk through the fundamentals of tuning general neural networks and specific deep network architectures Use vectorization techniques for different data types with DataVec, DL4J's workflow tool Learn how to use DL4J natively on Spark and Hadoop.…

N° de ref. del artículo LU-9781491914250

Título
Deep Learning
Autor
Josh Patterson, Adam Gibson
Editorial
O'Reilly Media, US
Año de publicación
2017
Estado
New
Encuadernación
Paperback
Idioma
inglés
ISBN 10
1491914254
ISBN 13
9781491914250
Peso del artículo
666 gramos

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