Neural Networks with R

This book is intended for anyone who has a statistical background with knowledge in R and wants to work with neural networks to get better results from complex data. If you are interested in artificial intelligence and deep learning and you want to level up, then this book is what you need！

这是一本专注于使用R语言实现神经网络建模、训练和预测的实用指南。本书详细讲解了神经网络与人工智能的基本概念，包括神经网络的基本原理、工作原理、网络类型、训练方法、评估指标等。书中还详细介绍了如何使用R语言中的neuralnet和nnet库，以及如何使用H2O库进行深度学习和深度学习模型的训练和预测。 书中详细讲解了神经网络的基本概念，包括神经元、感知器、多层神经网络、偏差、权重、激活函数和隐藏层等。同时，书中还详细介绍了前向和反向传播方法，以及GPU的基本概述。 书中还详细介绍了CNN与RNN网络类型，包括CNN(卷积神经网络) 和RNN(循环神经网络) ，它们在处理不同类型的数据和任务时，具有各自独特的优势和适用场景。 书中还详细介绍了神经网络模型的可视化与结果检验，包括如何构建、训练、结果检验以及模型的可视化。 书中还详细介绍了Keras在R语言中的应用，包括神经网络在AI世界中的应用，以及如何使用R语言进行神经网络的训练、测试和部署。 书中还详细介绍了LSTM使用iris数据集预测，以及R语言实现MNIST数据集识别，这些案例展示了如何使用深度学习模型来处理分类问题。