R Deep Learning Essentials

Deep learning is a powerful subset of machine learning that is very successful in domains such as computer vision and natural language processing (NLP). This second edition of R Deep Learning Essentials will open the gates for you to enter the world of neural networks by building powerful deep learning models using the R ecosystem.This book will introduce you to the basic principles of deep learning and teach you to build a neural network model from scratch. As you make your way through the book

这是一本专注于深度学习和神经网络在R语言中的应用的教材。这本书详细解释了深度学习的基本概念，如神经网络作为记忆细胞网络，以及深度学习在R语言中的主要框架，包括MXNet，Keras和TensorFlow。 这本书强调了数据科学软件的可重复性问题，并介绍了如何通过checkpoint包来保存和恢复R会话，从而提高代码的可重复性。此外，书中还详细介绍了训练迭代次数与起始点的控制，以及如何通过正则化技术来克服过拟合问题。 书中还详细介绍了卷积层的原理与应用，包括卷积层的基本概念、原理、应用、效果、自动计算和优化以及局限性和挑战。此外，书中还介绍了文本分类在自然语言处理中的重要性，以及如何使用深度学习技术来提高文本分类的准确性。 书中还详细介绍了如何使用AWS和Google Cloud进行深度学习，包括如何利用spot请求来成本有效地训练复杂的深度学习模型，以及如何使用Google Cloud Machine Learning Engine API来简化深度学习任务的部署和管理过程。 书中还介绍了迁移学习的概念和优势，以及如何利用预训练模型来减少对新问题的数据需求，并快速地适应新任务。