L'obiettivo principale di questo libro è affrontare molte questioni caldi nelle applicazioni di deep learning e rivelare i dettagli delle soluzioni al lettore. Il contenuto principale è suddiviso in 7 capitoli: il capitolo 1 introduce le basi del deep learning, il capitolo 2 introduce il deep learning distribuito per dati su larga scala, il capitolo 3 introduce le reti neurali convoluzionali, il capitolo 4 introduce le reti neurali ricorrenti, il capitolo 5 introduce le macchine Boltzmann limitate, il capitolo 6 introduce gli autoencoder e il capitolo 7 introduce come giocare il deep learning con Hadoop.
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Pubblicato il 3-11-2019 09:35:24
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Pubblicato il 4-5-2020 14:22:33