Hands-On Deep Learning with R

Deep learning enables efficient and accurate learning from a massive amount of data. This book will help you overcome a number of challenges using various deep learning algorithms and architectures with R programming.This book starts with a brief overview of machine learning and deep learning and how to build your first neural network. You’ll understand the architecture of various deep learning algorithms and their applicable fields, learn how to build deep learning models, optimize hyperparamet

这是一本关于深度学习的综合性书籍，详细解析了机器学习与人工智能的关系，以及R语言在深度学习中应用的方方面面。书中首先介绍了人工神经网络的基本结构，包括输入层、隐藏层和输出层的构成，以及神经网络学习过程中的前向传播和反向传播两个阶段。此外，还详细介绍了模型构建与优化方法，包括数据预处理和特征工程，以及超参数调优的方法。 书中还深入探讨了R深度学习库安装，包括H2O、MXNet、Keras、RBM和ReinforcementLearning等库的安装和使用方法。此外，还详细介绍了数据集准备的过程，包括数据收集、清洗、转换等步骤，以及如何使用深度学习框架来训练模型。 书中还详细讲解了Keras和H2O探索，包括这两种深度学习库的比较，以及它们在模型类型和易用性方面的差异。此外，还详细介绍了卷积神经网络在图像识别中的应用，包括卷积层、池化层的操作，以及如何通过增加模型的深度来提高分类的准确性。 在处理大型和复杂图像数据时，书中还介绍了避免过拟合的策略，包括使用dropout层和早期停止等方法。此外，还详细介绍了神经网络在协同过滤中的应用，包括用户和物品嵌入的创建，以及如何使用神经网络来构