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編輯推薦

一本書讀懂深度學習來龍去脈，概覽Hadoop如何玩轉深度學習
- 快速瞭解深度學習基本概念
- 深度學習模型在大數據上的錶現
- HDFS、Map-Reduce、YARN、Deeplearning4j如何實現深度學習模型
- Hadoop如何實現分布式捲積神經網絡和循環神經網絡
- 受限玻爾茲曼機以及分布式深度信念網絡及其實現示例
- 自動編碼器
- 分布式環境中常見機器學習應用的設計

內容簡介

本書主要目標是處理很多深度學習應用的熱點問題並嚮讀者披露解決方案的細節。主要內容分為7章：第1章介紹深度學習基礎知識，第2章介紹大規模數據的分布式深度學習，第3章介紹捲積神經網絡，第4章介紹循環神經網絡，第5章介紹受限玻爾茲曼機，第6章介紹自動編碼器，第7章介紹如何用Hadoop玩轉深度學習。

作者簡介

Dipayan Dev
多年大數據開發經驗，擅長非關係型數據庫技術和Hadoop框架，曾在IEEE和Springer的期刊上多次發錶相關研究論文。現任印度PromptCloud公司軟件工程師。

目錄

第 1 章 深度學習介紹 1
1．1　開始深度學習之旅　5
1．1．1　深度前饋網絡　6
1．1．2　各種學習算法　6
1．2　深度學習的相關術語　10
1．3　深度學習——一場人工智能革命　12
1．4　深度學習網絡的分類　18
1．4．1　深度生成或無監督模型　19
1．4．2　深度判彆模型　20
1．5　小結　22
第　2 章 大規模數據的分布式深度學習　23
2．1　海量數據的深度學習　24
2．2　大數據深度學習麵臨的挑戰　27
2．2．1　海量數據帶來的挑戰（第 一個V）　28
2．2．2　數據多樣性帶來的挑戰（第二個V）　28
2．2．3　數據快速處理帶來的挑戰（第三個V）　29
2．2．4　數據真實性帶來的挑戰（第四個V）　29
2．3　分布式深度學習和Hadoop　29
2．3．1　Map-Reduce　31
2．3．2　迭代Map-Reduce　31
2．3．3　YARN　32
2．3．4　分布式深度學習設計的重要特徵　32
2．4　深度學習的開源分布式框架Deeplearning4j　34
2．4．1　Deeplearning4j 的主要特性　34
2．4．2　Deeplearning4j 功能總結　35
2．5　在Hadoop YARN 上配置Deeplearning4j　35
2．5．1　熟悉Deeplearning4j　36
2．5．2　為進行分布式深度學習集成Hadoop YARN 和Spark　40
2．5．3　Spark 在Hadoop YARN 上的內存分配規則　40
2．6　小結　44
第3　章 捲積神經網絡　45
3．1　捲積是什麼　46
3．2　捲積神經網絡的背景　47
3．3　捲積神經網絡的基本層　48
3．3．1　捲積神經網絡深度的重要性　49
3．3．2　捲積層　49
3．3．3　為捲積層選擇超參數　52
3．3．4　ReLU 層　56
3．3．5　池化層　57
3．3．6　全連接層　58
3．4　分布式深度捲積神經網絡　58
3．4．1　最受歡迎的深度神經網絡及其配置　58
3．4．2　訓練時間——深度神經網絡麵臨的主要挑戰　59
3．4．3　將Hadoop 應用於深度捲積神經網絡　59
3．5　使用Deeplearning4j 構建捲積層　61
3．5．1　加載數據　61
3．5．2　模型配置　62
3．5．3　訓練與評估　63
3．6　小結　64
第4　章 循環神經網絡　65
4．1　循環網絡與眾不同的原因　66
4．2　循環神經網絡　67
4．2．1　展開循環計算　68
4．2．2　循環神經網絡的記憶　69
4．2．3　架構　70
4．3　隨時間反嚮傳播　71
4．4　長短期記憶　73
4．4．1　隨時間深度反嚮傳播的問題　73
4．4．2　長短期記憶　73
4．5　雙嚮循環神經網絡　75
4．5．1　循環神經網絡的不足　75
4．5．2　解決方案　76
4．6　分布式深度循環神經網絡　77
4．7　用Deeplearning4j 訓練循環神經網絡　77
4．8　小結　80
第5　章 受限玻爾茲曼機　81
5．1　基於能量的模型　82
5．2　玻爾茲曼機　83
5．2．1　玻爾茲曼機如何學習　84
5．2．2　玻爾茲曼機的不足　85
5．3　受限玻爾茲曼機　85
5．3．1　基礎架構　85
5．3．2　受限玻爾茲曼機的工作原理　86
5．4　捲積受限玻爾茲曼機　88
5．5　深度信念網絡　90
5．6　分布式深度信念網絡　91
5．6．1　受限玻爾茲曼機的分布式訓練　91
5．6．2　深度信念網絡的分布式訓練　92
5．7　用Deeplearning4j 實現受限玻爾茲曼機和深度信念網絡　94
5．7．1　受限玻爾茲曼機　94
5．7．2　深度信念網絡　95
5．8　小結　97
第6　章 自動編碼器　98
6．1　自動編碼器　98
6．2　稀疏自動編碼器　101
6．2．1　稀疏編碼　101
6．2．2　稀疏自動編碼器　102
6．3　深度自動編碼器　104
6．3．1　訓練深度自動編碼器　104
6．3．2　使用Deeplearning4j 實現深度自動編碼器　107
6．4　降噪自動編碼器　108
6．4．1　降噪自動編碼器的架構　109
6．4．2　堆疊式降噪自動編碼器　109
6．4．3　使用Deeplearning4j 實現堆疊式降噪自動編碼器　110
6．5　自動編碼器的應用　112
6．6　小結　112
第7　章 用Hadoop 玩轉深度學習　113
7．1　Hadoop 中的分布式視頻解碼　114
7．2　使用Hadoop 進行大規模圖像處理　116
7．3　使用Hadoop 進行自然語言處理　117
7．3．1　Web 爬蟲　118
7．3．2　自然語言處理的關鍵詞提取和模塊　118
7．3．3　從頁麵評估相關關鍵詞　118
7．4　小結　119
參考文獻　120
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