楼主: linxiaochen
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[Hadoop] 【电子书下载】Hadoop深度学习 [推广有奖]

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linxiaochen 发表于 2019-5-14 22:53:44 |显示全部楼层
Hadoop深度学习.pdf 高清下载
学习用Hadoop在深度神经网络中部署大数据

hadoop深度学习.png

主要内容:本书将教你如何使用Hadoop 在深度神经网络中部署大型数据集,以实现最佳性能。
从了解什么是深度学习以及与深度神经网络相关的各种模型开始,本书将向你展示如何配置
用于深度学习的Hadoop 环境。

作者:迪帕延·德夫
多年大数据开发经验,擅长非关系型数据库技术和Hadoop框架,曾在IEEE和Springer的期刊上多次发表相关研究论文。现任印度PromptCloud公司软件工程师。

目录:
第1 章 深度学习介绍 .................................... 1
1.1 开始深度学习之旅 ................................... 5
1.1.1 深度前馈网络 ............................... 6
1.1.2 各种学习算法 ............................... 6
1.2 深度学习的相关术语 ............................... 10
1.3 深度学习——一场人工智能革命 ............ 12
1.4 深度学习网络的分类 ............................... 18
1.4.1 深度生成或无监督模型 ............... 19
1.4.2 深度判别模型 .............................. 20
1.5 小结 ......................................................... 22
第2 章 大规模数据的分布式深度学习 ...... 23
2.1 海量数据的深度学习 ............................... 24
2.2 大数据深度学习面临的挑战 ................... 27
2.2.1 海量数据带来的挑战
(第一个V) .............................. 28
2.2.2 数据多样性带来的挑战
(第二个V) .............................. 28
2.2.3 数据快速处理带来的挑战
(第三个V) .............................. 29
2.2.4 数据真实性带来的挑战
(第四个V) .............................. 29
2.3 分布式深度学习和Hadoop ..................... 29
2.3.1 Map-Reduce ................................. 31
2.3.2 迭代Map-Reduce ......................... 31
2.3.3 YARN .......................................... 32
2.3.4 分布式深度学习设计的重要
特征 .............................................. 32
2.4 深度学习的开源分布式框架
Deeplearning4j ......................................... 34

2.4.1 Deeplearning4j 的主要特性 ......... 34
2.4.2 Deeplearning4j 功能总结 ............. 35
2.5 在Hadoop YARN 上配置
Deeplearning4j ......................................... 35
2.5.1 熟悉Deeplearning4j..................... 36
2.5.2 为进行分布式深度学习集成
Hadoop YARN 和Spark .............. 40
2.5.3 Spark 在Hadoop YARN 上的
内存分配规则 .............................. 40
2.6 小结 ......................................................... 44
第3 章 卷积神经网络 ................................... 45
3.1 卷积是什么 .............................................. 46
3.2 卷积神经网络的背景 .............................. 47
3.3 卷积神经网络的基本层 ........................... 48
3.3.1 卷积神经网络深度的重要性 ....... 49
3.3.2 卷积层 .......................................... 49
3.3.3 为卷积层选择超参数 ................... 52
3.3.4 ReLU 层 ....................................... 56
3.3.5 池化层 .......................................... 57
3.3.6 全连接层 ...................................... 58
3.4 分布式深度卷积神经网络 ....................... 58
3.4.1 最受欢迎的深度神经网络及
其配置 .......................................... 58

3.4.2 训练时间——深度神经网络
面临的主要挑战 .......................... 59
3.4.3 将Hadoop 应用于深度卷积
神经网络 ...................................... 59
3.5 使用Deeplearning4j 构建卷积层 ............ 61
3.5.1 加载数据 ...................................... 61

3.5.2 模型配置 ...................................... 62
3.5.3 训练与评估 .................................. 63
3.6 小结 ......................................................... 64
第4 章 循环神经网络 ................................... 65
4.1 循环网络与众不同的原因 ....................... 66
4.2 循环神经网络 .......................................... 67
4.2.1 展开循环计算 .............................. 68
4.2.2 循环神经网络的记忆 ................... 69
4.2.3 架构 ............................................. 70
4.3 随时间反向传播 ...................................... 71
4.4 长短期记忆 .............................................. 73
4.4.1 随时间深度反向传播的问题 ....... 73
4.4.2 长短期记忆 .................................. 73
4.5 双向循环神经网络 .................................. 75
4.5.1 循环神经网络的不足 ................... 75
4.5.2 解决方案 ...................................... 76
4.6 分布式深度循环神经网络 ....................... 77
4.7 用Deeplearning4j 训练循环神经网络 ..... 77
4.8 小结 ......................................................... 80

第5 章 受限玻尔兹曼机 ............................... 81
5.1 基于能量的模型 ...................................... 82
5.2 玻尔兹曼机 .............................................. 83
5.2.1 玻尔兹曼机如何学习 ................... 84
5.2.2 玻尔兹曼机的不足 ....................... 85
5.3 受限玻尔兹曼机 ...................................... 85
5.3.1 基础架构 ...................................... 85
5.3.2 受限玻尔兹曼机的工作原理 ....... 86
5.4 卷积受限玻尔兹曼机 .............................. 88
5.5 深度信念网络 .......................................... 90
5.6 分布式深度信念网络 .............................. 91
5.6.1 受限玻尔兹曼机的分布式训练 ... 91
5.6.2 深度信念网络的分布式训练 ....... 92

5.7 用Deeplearning4j 实现受限玻尔
兹曼机和深度信念网络 .......................... 94
5.7.1 受限玻尔兹曼机 .......................... 94
5.7.2 深度信念网络 .............................. 95
5.8 小结 ......................................................... 97
第6 章 自动编码器 ....................................... 98
6.1 自动编码器 ............................................. 98
6.2 稀疏自动编码器 .................................... 101
6.2.1 稀疏编码 .................................... 101
6.2.2 稀疏自动编码器 ........................ 102
6.3 深度自动编码器 .................................... 104
6.3.1 训练深度自动编码器 ................. 104
6.3.2 使用Deeplearning4j 实现深度
自动编码器 ................................ 107
6.4 降噪自动编码器 .................................... 108
6.4.1 降噪自动编码器的架构 ............. 109
6.4.2 堆叠式降噪自动编码器 ............. 109
6.4.3 使用Deeplearning4j 实现堆叠
式降噪自动编码器 .................... 110
6.5 自动编码器的应用 ................................ 112
6.6 小结 ....................................................... 112
第7 章 用Hadoop 玩转深度学习 ............ 113
7.1 Hadoop 中的分布式视频解码 ............... 114
7.2 使用Hadoop 进行大规模图像处理....... 116
7.3 使用Hadoop 进行自然语言处理 .......... 117
7.3.1 Web 爬虫 ................................... 118
7.3.2 自然语言处理的关键词提取
和模块 ....................................... 118
7.3.3 从页面评估相关关键词 ............. 118
7.4 小结 ....................................................... 119
参考文献........................................................... 120


链接:https://pan.baidu.com/s/191sfP1l3vSDKkZCfpCJo6w
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stata SPSS
qgjtso111 发表于 2019-5-15 13:31:59 |显示全部楼层
需要解压密码呀
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heiyaodai 发表于 2019-5-15 22:12:00 |显示全部楼层
谢谢分享
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clarence1980 发表于 2019-6-21 09:23:32 |显示全部楼层
下载后需要到发个卡付费拿密码,且该账号下发布的所有资料均需要到其他平台上付费才能获取解压密码,强烈要求肃清楼主这种依靠本站点的知名度在第三方牟利的垃圾账号
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bocom572 发表于 2019-6-28 17:32:09 |显示全部楼层
太可惜了,需要密码,真想学习一下hadoop
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