深度学习实战手册（R语言版）（异步图书）

本书介绍使用 R 语言和深度学习库 TensorFlow、H2O 和 MXNet 构建不同的深度学习模型的方法和原理。本书共 10 章，其中第 1、2 章介绍如何在 R 中配置不同的深度学习库以及如何构建神经网络；第 3 ～ 7 章介绍卷积神经网络、自动编码器、生成模型、循环神经网络和强化学习的构建方法和原理；第 8、9 章介绍深度学习在文本挖掘以及信号处理中的应用；第 10 章介绍迁移学习以及如何利用 GPU 部署深度学习模型。 本书的结构简单明了，每部分由准备环节、动手操作和工作原理组成，可强化读者的学习；内容上覆盖了深度学习领域常见的神经网络类型，并介绍了使用场景。同时，书中包含大量实用的示例代码，方便读者应用到实际项目中。 本书适合有一定 R 语言编程基础，并且希望使用 R 语言快速开展深度学习项目的软件工程师或高校师生、科研人员阅读。

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关于作者 Prakash 博士是一位数据科学家和作家，目前在 ZS 咨询公司担任数据科学经理。他获得了美国威斯康星大学麦迪逊分校的工业和系统工程博士学位，其第 2 个工程博士学位是在英国华威大学获得的；他之前还获得了美国威斯康星大学麦迪逊分校的硕士学位、印度国家铸造和锻造技术研究所（NIFFT）的学士学位。 Prakash 在 IEEE-Trans、EJOR 和 IJPR 等多个刊物上发表了多篇文章，涉及运筹学和管理、软计算工具和高级算法等多个研究领域。 Achyutuni Sri Krishna Rao 是数据科学家、土木工程师和作家，目前在 ZS 咨询公司担任数据科学顾问。他获得了新加坡国立大学企业商业分析和机器学习的硕士学位、印度 Warangal 国家技术研究所的学士学位。 Sri Krishna 在土木工程研究领域发表了多篇文章，并参与了 Packt 出版的名为 Algorithms and Data Structures Using R 一书的写作。 关于译者 王洋洋，计算机硕士，狂热的数据爱好者，现为云网络安全领域大数据工程师，熟悉多种编程语言、大数据技术、机器学习算法和设计模式等，对自然语言处理也颇感兴趣，曾翻译《R 图形化数据分析》一书。