Deep Learning with R Cookbook

Deep learning (DL) has evolved in recent years with developments such as generative adversarial networks (GANs), variational autoencoders (VAEs), and deep reinforcement learning. This book will get you up and running with R 3.5.x to help you implement DL techniques.The book starts with the various DL techniques that you can implement in your apps. A unique set of recipes will help you solve binomial and multinomial classification problems, and perform regression and hyperparameter optimization.

这是一本深度学习和R语言结合的实用指南，旨在帮助读者全面掌握深度学习与R编程。书中详细介绍了神经网络的基本概念和原理，包括神经元的结构、神经网络的类型、神经网络的训练方法等。同时，书中还提供了大量的R代码示例，帮助读者理解和掌握神经网络的实际应用。 书中深入探讨了深度学习技术，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等。这些技术是当前人工智能领域的研究热点，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。书中详细介绍了这些技术的原理和实现方法，并通过大量的案例研究，帮助读者更好地理解和应用这些技术。 此外，书中还提供了如何利用GPU和云服务加速深度学习模型的训练，以及如何构建和训练各种深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等。这些内容可以帮助读者更好地应用深度学习技术，提高模型的性能。