本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章: 第1章介绍深度学习基础知识, 第2章介绍大规模数据的分布式深度学习, 第3章介绍卷积神经网络, 第4章介绍循环神经网络, 第5章介绍受限玻尔兹曼机, 第6章介绍自动编码器, 第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。
作者:彭梅,,胡必波,,李满
出版:中国铁道出版社有限公司,2022
作者:徐鲁辉
出版:西安电子科技大学出版社,2022
作者:肖芳,张良均
出版:人民邮电出版社,2022
作者:钟隽
出版:重庆大学出版社,2025
作者:陈(Chen, Cathy)
出版:机械工业出版社,2025
作者:赵小川
出版:清华大学出版社,2025