深度学习与R语言

书籍简介:

全书12章，分为原理篇（第1～8章），应用篇（第9～12章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自动编码机、受限波尔兹曼机和深度信念网。应用篇R环境部署深度学习环境的一些策略，包括：MXNetR、H2O和其它深度学习R包以及一些典型的应用。

书籍规格:

书籍信息归属:

深度学习与R语言是机械工业出版社于2017.6出版的中图分类号为 TP312 ,TP18 的主题关于 程序语言－程序设计 ,学习(人工智能) 的书籍。