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深度學習實戰手冊 R語言版

為了解決r機器學習的問題，作者(印度)普拉卡什阿丘圖尼·斯裡·克裡希納·拉奧 這樣論述：

本書介紹使用R語言和深度學習庫TensorFlow、H2O和MXNet構建不同的深度學習模型的方法和原理。   本書共10章，其中第1、2章介紹如何在R中配置不同的深度學習庫以及如何構建神經網路；第3～7章介紹卷積神經網路、自動編碼器、生成模型、迴圈神經網路和強化學習的構建方法和原理；第8、9章介紹深度學習在文本挖掘以及信號處理中的應用；第10章介紹遷移學習以及如何利用GPU部署深度學習模型。   本書的結構簡單明瞭，每部分由準備環節、動手操作和工作原理組成，可強化讀者的學習；內容上覆蓋了深度學習領域常見的神經網路類型，並介紹了使用場景。同時，書中包含大量實用的示例代碼，方便讀者應用到實際項目

中。   本書適合有一定R語言程式設計基礎，並且希望使用R語言快速開展深度學習專案的軟體工程師或高校師生、科研人員閱讀。 Prakash 博士是一位元資料科學家和作家，目前在諮詢公司擔任資料科學經理。他獲得了美國威斯康星大學麥迪森分校的工業和系統工程博士學位元，其第2個工程博士學位元是在英國華威大學獲得的；他之前還獲得了美國威斯康星大學麥迪森分校的碩士學位、印度國家鑄造和鍛造技術研究所（NIFFT）的學士學位。   Prakash 在IEEE-Trans、EJOR 和IJPR 等多個刊物上發表了多篇文章，涉及運籌學和管理、軟計算工具和高級演算法等多個研究領域。   Achy

utuni Sri Krishna Rao 是資料科學家、土木工程師和作家，目前在 ZS 諮詢公司擔任資料科學顧問。他獲得了新加坡國立大學企業商業分析和機器學習的碩士學位、印度Warangal 國家技術研究所的學士學位。Sri Krishna 在土木工程研究領域發表了多篇文章，並參與了Packt出版的名為Algorithms and Data Structures Using R一書的寫作。   王洋洋，電腦碩士，狂熱的資料愛好者，現為雲網路安全領域大資料工程師，熟悉多種程式設計語言、大資料技術、機器學習演算法和設計模式等，對自然語言處理也頗 感興趣，曾翻譯《R 圖形化資料分析》一書。

第1章 入門 1 1.1 介紹 1 1.2 安裝 R 及其 IDE 2 1.2.1 準備 2 1.2.2 怎麼做 2 1.3 安裝 Jupyter Notebook 應用 3 1.3.1 怎麼做 3 1.3.2 更多內容 5 1.4 從 R 機器學習基礎開始 5 1.4.1 怎麼做 6 1.4.2 工作原理 9 1.5 在 R 中安裝深度學習的工具 包 11 1.6 在 R 中安裝 MXNet 11 1.6.1 做好準備 11 1.6.2 怎麼做 12 1.7 在 R 中安裝 TensorFlow 13 1.7.1 做好準備 13 1.7.2 怎麼做 14 1.7.3 工作原理

15 1.8 在 R 中安裝 H2O 15 1.8.1 做好準備 15 1.8.2 怎麼做 16 1.8.3 工作原理 17 1.8.4 更多內容 20 1.9 使用 Docker 一次安裝 3 個包 20 1.9.1 做好準備 20 1.9.2 怎麼做 21 1.9.3 更多內容 22 第2章 R深度學習 23 2.1 始於邏輯回歸 23 2.1.1 做好準備 23 2.1.2 怎麼做 24 2.2 介紹資料集 25 2.2.1 做好準備 25 2.2.2 怎麼做 25 2.3 使用 H2O 執行邏輯回歸 26 2.3.1 做好準備 26 2.3.2 怎麼做 27 2.3.3 工作原理 2

8 2.4 使用 TensorFlow 執行邏輯回歸 30 2.4.1 做好準備 30 2.4.2 怎麼做 30 2.4.3 工作原理 32 2.5 視覺化 TensorFlow 圖 33 2.5.1 做好準備 33 2.5.2 怎麼做 34 2.5.3 工作原理 36 2.6 從多層感知器開始 37 2.6.1 做好準備 37 2.6.2 怎麼做 38 2.6.3 更多內容 38 2.7 使用 H2O 建立神經網路 39 2.7.1 做好準備 39 2.7.2 怎麼做 39 2.7.3 工作原理 41 2.8 使用 H2O 中的網格搜索調整超參數 42 2.8.1 做好準備 42 2.8.2

怎麼做 42 2.8.3 工作原理 43 2.9 使用 MXNet 建立神經網路 44 2.9.1 做好準備 44 2.9.2 怎麼做 44 2.9.3 工作原理 46 2.10 使用 TensorFlow 建立神經網路 46 2.10.1 做好準備 46 2.10.2 怎麼做 46 2.10.3 工作原理 49 2.10.4 更多內容 50 第3章 卷積神經網路 52 3.1 介紹 52 3.2 下載並配置圖像資料集 53 3.2.1 做好準備 54 3.2.2 怎麼做 54 3.2.3 工作原理 57 3.3 學習 CNN 分類器的架構 58 3.3.1 做好準備 58 3.3.2 怎

麼做 58 3.3.3 工作原理 59 3.4 使用函數初始化權重和偏差 60 3.4.1 做好準備 61 3.4.2 怎麼做 61 3.4.3 工作原理 61 3.5 使用函數創建一個新的卷積層 61 3.5.1 做好準備 61 3.5.2 怎麼做 62 3.5.3 工作原理 64 3.6 使用函數創建一個扁平化的卷積層 65 3.6.1 做好準備 65 3.6.2 怎麼做 65 3.6.3 工作原理 65 3.7 使用函數扁平化密集連接層 66 3.7.1 做好準備 66 3.7.2 怎麼做 66 3.7.3 工作原理 67 3.8 定義預留位置變數 67 3.8.1 做好準備 67 3.

8.2 怎麼做 67 3.8.3 工作原理 68 3.9 創建第 一個卷積層 68 3.9.1 做好準備 69 3.9.2 怎麼做 69 3.9.3 工作原理 70 3.10 創建第二個卷積層 70 3.10.1 做好準備 70 3.10.2 怎麼做 71 3.10.3 工作原理 71 3.11 扁平化第二個卷積層 72 3.11.1 做好準備 72 3.11.2 怎麼做 72 3.11.3 工作原理 72 3.12 創建第 一個完全連接的層 73 3.12.1 做好準備 73 3.12.2 怎麼做 73 3.12.3 工作原理 73 3.13 將 dropout 應用於第 一個完全連接的層

73 3.13.1 做好準備 74 3.13.2 怎麼做 74 3.13.3 工作原理 74 3.14 創建第二個帶有 dropout 的完全連接層 74 3.14.1 做好準備 74 3.14.2 怎麼做 75 3.14.3 工作原理 75 3.15 應用 Softmax 啟動以獲得預測的類 75 3.15.1 做好準備 75 3.15.2 怎麼做 75 3.16 定義用於優化的成本函數 76 3.16.1 做好準備 76 3.16.2 怎麼做 76 3.16.3 工作原理 76 3.17 執行梯度下降成本優化 77 3.17.1 做好準備 77 3.17.2 怎麼做 77 3.18 在 T

ensorFlow 會話中執行圖 77 3.18.1 做好準備 77 3.18.2 怎麼做 78 3.18.3 工作原理 78 3.19 評估測試資料的性能 79 3.19.1 做好準備 79 3.19.2 怎麼做 79 3.19.3 工作原理 81 第4章 使用自動編碼器的資料表示 83 4.1 介紹 83 4.2 構建自動編碼器 84 4.2.1 做好準備 85 4.2.2 怎麼做 85 4.3 數據歸一化 86 4.3.1 做好準備 86 4.3.2 怎麼做 88 4.4 構建正則自動編碼器 92 4.4.1 做好準備 92 4.4.2 怎麼做 92 4.4.3 工作原理 92 4.5

微調自動編碼器的參數 93 4.6 構建棧式自動編碼器 94 4.6.1 做好準備 94 4.6.2 怎麼做 95 4.7 構建降噪自動編碼器 96 4.7.1 做好準備 96 4.7.2 怎麼做 96 4.7.3 工作原理 101 4.8 構建並比較隨機編碼器和解碼器 102 4.8.1 做好準備 103 4.8.2 怎麼做 103 4.9 從自動編碼器學習流形 109 4.10 評估稀疏分解 113 4.10.1 做好準備 114 4.10.2 怎麼做 114 4.10.3 工作原理 115 第5章 深度學習中的生成模型 116 5.1 比較主成分分析和受限玻爾茲曼機 116 5.1.

1 做好準備 117 5.1.2 怎麼做 118 5.2 為伯努利分佈輸入配置受限玻爾茲曼機 121 5.2.1 做好準備 122 5.2.2 怎麼做 122 5.3 訓練受限玻爾茲曼機 122 5.3.1 做好準備 123 5.3.2 怎麼做 123 5.4 RBM 的反向或重構階段 124 5.4.1 做好準備 124 5.4.2 怎麼做 124 5.5 瞭解重構的對比散度 125 5.5.1 做好準備 125 5.5.2 怎麼做 125 5.5.3 工作原理 126 5.6 初始化並啟動一個新的 TensorFlow 會話 126 5.6.1 做好準備 126 5.6.2 怎麼做 127

5.6.3 工作原理 128 5.7 評估 RBM 的輸出 129 5.7.1 做好準備 130 5.7.2 怎麼做 130 5.7.3 工作原理 131 5.8 為協同過濾構建一個受限玻爾茲曼機 132 5.8.1 做好準備 132 5.8.2 怎麼做 132 5.9 執行一個完整的 RBM 訓練 135 5.9.1 做好準備 137 5.9.2 怎麼做 137 5.10 構建深度信念網路 139 5.10.1 做好準備 140 5.10.2 怎麼做 141 5.10.3 工作原理 144 5.11 實現前饋反向傳播神經網路 145 5.11.1 做好準備 145 5.11.2 怎麼做 1

46 5.11.3 工作原理 150 5.12 建立一個深度受限玻爾茲曼機 150 5.12.1 做好準備 150 5.12.2 怎麼做 151 5.12.3 工作原理 156 第6章 迴圈神經網路 157 6.1 建立一個基本的迴圈神經網路 157 6.1.1 做好準備 157 6.1.2 怎麼做 158 6.1.3 工作原理 160 6.2 建立一個雙向 RNN 模型 161 6.2.1 做好準備 162 6.2.2 怎麼做 162 6.3 建立一個深度 RNN 模型 165 6.4 建立一個基於長短期記憶的序列模型 166 6.4.1 怎麼做 167 6.4.2 工作原理 167 第

7章 強化學習 170 7.1 介紹 170 7.2 建立瑪律可夫決策過程 171 7.2.1 做好準備 171 7.2.2 怎麼做 172 7.3 執行基於模型的學習 177 7.4 進行無模型學習 180 7.4.1 做好準備 180 7.4.2 怎麼做 181 第8章 深度學習在文本挖掘中的應用 185 8.1 對文本資料進行預處理並提取情感 185 8.1.1 怎麼做 185 8.1.2 工作原理 191 8.2 使用 tf-idf 分析文檔 192 8.2.1 怎麼做 192 8.2.2 工作原理 194 8.3 使用 LSTM 網路執行情感預測 194 8.3.1 怎麼做 194

8.3.2 工作原理 198 8.4 使用 text2vec 示例的應用程式 198 8.4.1 怎麼做 198 8.4.2 工作原理 201 第9章 深度學習在信號處理中的應用 202 9.1 介紹並預處理音樂 MIDI 檔 202 9.1.1 做好準備 202 9.1.2 怎麼做 203 9.2 建立 RBM 模型 204 9.2.1 做好準備 204 9.2.2 怎麼做 204 9.3 生成新的音符 206 第10章 遷移學習 208 10.1 介紹 208 10.2 舉例說明預訓練模型的使用 209 10.2.1 做好準備 210 10.2.2 怎麼做 210 10.3 構建遷移

學習模型 213 10.3.1 做好準備 213 10.3.2 怎麼做 213 10.4 構建圖像分類模型 216 10.4.1 做好準備 216 10.4.2 怎麼做 216 10.5 在 GPU 上訓練深度學習模型 219 10.5.1 做好準備 219 10.5.2 怎麼做 220 10.6 比較使用 CPU 和 GPU 的性能 221 10.6.1 做好準備 221 10.6.2 怎麼做 222 10.6.3 更多內容 224 10.6.4 另請參閱 224

r機器學習進入發燒排行的影片

植基於5G多型態網路環境下使用區塊鏈技術進行身份驗證之研究

為了解決r機器學習的問題，作者高一陳 這樣論述：

5G的巨量通訊和低延遲通訊兩個特性，對於企業加速數位轉型時的應用非常重要，尤其是現在已經進入工業4.0時代，網路通訊品質格外重要，結合5G通訊特性及Wi-Fi 6優點的多型態網路，儼然已成為網路新時代的架構，惟本國目前的5G架構因為成本建置考量，尚屬於NSA架構，或許未來硬體更成熟，成本較低時，或許也會採用SA。使用區塊鏈3.0的技術主要是它針對物聯網有提供相當完整及方便的函數庫，而且區塊鏈3.0的特性是不用挖礦，沒有礦工角色，而且越多人使用，驗證速度越快，與區塊鏈1.0或2.0技術不一樣。將傳統的紙本證件，使用區塊鏈3.0技術，將它轉成電子化資料，只要儲存認證完成的交易代碼，就能夠透過此代

碼找到相關原始資料，傳統書面證書或者紙本資料，轉為具有區塊鏈技術架構的數位證書，已經是未來的趨勢。利用IOTA技術提供5G驗證與Wi-Fi 6驗證結合，透過Python 跟C# .Net電腦語言，實作出應用區塊鏈3.0技術來驗證物聯網設備在多型態網路的環境下，可以達到驗證效果，這是本研究的主軸，跳脫傳統的驗證方式，且更具安全性的驗證。

機器學習實踐指南：案例應用解析

為了解決r機器學習的問題，作者麥好 這樣論述：

機器學習及數據分析領域不可多得的一本著作，也是為數不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數學學科的特點，力求理論聯系實際，始終以算法應用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。《機器學習實踐指南：案例應用解析》分為准備篇、基礎篇、統計分析實戰篇和機器學習實戰篇。准備篇介紹了機器學習的發展及應用前景以及常用科學計算平台，主要包括統計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平台numpy、圖像識別軟件包opencv、網頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎篇先對數學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述，同

時推薦配套學習的數學書籍，然后運用實例說明計算平台的使用，以python和r為實現語言，重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等，告訴讀者如何使用計算平台完成工程應用。最后，通過大量統計分析和機器學習案例提供實踐指南，首先講解回歸分析、區間分布、數據圖形化、分布趨勢、正態分布、分布擬合等數據分析基礎，然后講解神經網絡、統計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數據擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、it專業人員以及機器學習愛好者參考使用。 前言第一部分 准備篇第1章 機器學習發展及應用前景

1.1 機器學習概述 1.1.1 什麼是機器學習 1.1.2 機器學習的發展 1.1.3 機器學習的未來 1.2 機器學習應用前景 1.2.1 數據分析與挖掘 1.2.2 模式識別 1.2.3 更廣闊的領域 1.3 小結第2章 科學計算平台 2.1 科學計算軟件平台概述 2.1.1 常用的科學計算軟件 2.1.2 本書使用的工程計算平台 2.2 計算平台的配置 2.2.1 Numpy等Python科學計算包的安裝與配置 2.2.2 OpenCV 安裝與配置 2.2.3 mlpy 安

裝與配置 2.2.4 Beautifulsoup安裝與配置 2.2.5 Neurolab安裝與配置 2.2.6 R安裝與配置 2.3 小結第二部分 基礎篇第3章 機器學習數學基礎 3.1 數學對我們有用嗎 3.2 機器學習需要哪些數學知識 3.3 小結第4章 計算平台應用實例 4.1 Python計算平台簡介及應用實例 4.1.1 Python語言基礎 4.1.2 Numpy庫 4.1.3 pylab、matplotlib繪圖 4.1.4 圖像基礎 4.1.5 圖像融合與圖像鏡像 4.1.6 圖像

灰度化與圖像加噪 4.1.7 聲音基礎 4.1.8 聲音音量調節 4.1.9 圖像信息隱藏 4.1.10 聲音信息隱藏 4.2 R語言基礎 4.2.1 基本操作 4.2.2 向量 4.2.3 對象集屬性 4.2.4 因子和有序因子 4.2.5 循環語句 4.2.6 條件語句 4.3 R語言科學計算 4.3.1 分類（組）統計 4.3.2 數組與矩陣基礎 4.3.3 數組運算 4.3.4 矩陣運算 4.4 R語言計算實例 4.4.1 學生數據集讀寫 4.4.2

最小二乘法擬合 4.4.3 交叉因子頻率分析 4.4.4 向量模長計算 4.4.5 歐氏距離計算 4.5 小結 思考題第三部分 統計分析實戰篇第5章 統計分析基礎 5.1 數據分析概述 5.2 數學基礎 5.3 回歸分析 5.3.1 單變量線性回歸 5.3.2 多元線性回歸 5.3.3 非線性回歸 5.4 數據分析基礎 5.4.1 區間頻率分布 5.4.2 數據直方圖 5.4.3 數據散點圖 5.4.4 五分位數 5.4.5 累積分布函數 5.4.6 核密度估計 5.

5 數據分布分析 5.6 小結 思考題第6章 統計分析案例 6.1 數據圖形化案例解析 6.1.1 點圖 6.1.2 餅圖和條形圖 6.1.3 莖葉圖和箱線圖 6.2 數據分布趨勢案例解析 6.2.1 平均值 6.2.2 加權平均值 6.2.3 數據排序 6.2.4 中位數 6.2.5 極差、半極差 6.2.6 方差 6.2.7 標准差 6.2.8 變異系數、樣本平方和 6.2.9 偏度系數、峰度系數 6.3 正態分布案例解析 6.3.1 正態分布函數 6.3.2

峰度系數分析 6.3.3 累積分布概率 6.3.4 概率密度函數 6.3.5 分位點 6.3.6 頻率直方圖 6.3.7 核概率密度與正態概率分布圖 6.3.8 正太檢驗與分布擬合 6.3.9 其他分布及其擬合 6.4 小結 思考題第四部分 機器學習實戰篇第7章 機器學習算法 7.1 神經網絡 7.1.1 Rosenblatt感知器 7.1.2 梯度下降 7.1.3 反向傳播與多層感知器 7.1.4 Python神經網絡庫 7.2 統計算法 7.2.1 平均值 7.2.2

方差與標准差 7.2.3 貝葉斯算法 7.3 歐氏距離 7.4 余弦相似度 7.5 7.5.1 數學原理 7.5.2 SMO算法 7.5.3 算法應用 7.6 回歸算法 7.6.1 線性代數基礎 7.6.2 最小二乘法原理 7.6.3 線性回歸 7.6.4 多元非線性回歸 7.6.5 嶺回歸方法 7.6.6 偽逆方法 7.7 PCA降維 7.8 小結 思考題第8章 數據擬合案例 8.1 數據擬合 8.1.1 圖像分析法 8.1.2 神經網絡擬合法 8.2 線性

濾波 8.2.1 Wav聲音文件 8.2.2 線性濾波算法過程 8.2.3 濾波Python實現 8.3 小結 思考題第9章 圖像識別案例 9.1 圖像邊緣算法 9.1.1 數字圖像基礎 9.1.2 算法描述 9.2 圖像匹配 9.2.1 差分矩陣求和 9.2.2 差分矩陣均值 9.2.3 歐氏距離匹配 9.3 圖像分類 9.3.1 余弦相似度 9.3.2 Pca圖像特征提取算法 9.3.3 基於神經網絡的圖像分類 9.3.4 基於Svm的圖像分類 9.4 人臉辨識 9

.4.1 人臉定位 9.4.2 人臉辨識 9.5 手寫數字識別 9.5.1 手寫數字識別算法 9.5.2 算法的Python實現 9.6 小結 思考題第10章 文本分類案例 10.1 文本分類概述 10.2 余弦相似度分類 10.2.1 中文分詞 10.2.2 停用詞清理 10.2.3 算法實戰 10.3 朴素貝葉斯分類 10.3.1 算法描述 10.3.2 先驗概率計算 10.3.3 最大后驗概率 10.3.4 算法實現 10.4 小結 思考題

貝氏最佳化的小樣本採集函數學習

為了解決r機器學習的問題，作者謝秉瑾 這樣論述：

貝氏最佳化 (Bayesian optimization, BO) 通常依賴於手工製作的採集函數 (acqui- sition function, AF) 來決定採集樣本點順序。然而已經廣泛觀察到，在不同類型的黑 盒函數 (black-box function) 下，在後悔 (regret) 方面表現最好的採集函數可能會有很 大差異。 設計一種能夠在各種黑盒函數中獲得最佳性能的採集函數仍然是一個挑戰。 本文目標在通過強化學習與少樣本學習來製作採集函數(few-shot acquisition function, FSAF)來應對這一挑戰。 具體來說，我們首先將採集函數的概念與 Q 函數 (Q

-function) 聯繫起來，並將深度 Q 網路 (DQN) 視為採集函數。 雖然將 DQN 和現有的小樣本 學習方法相結合是一個自然的想法，但我們發現這種直接組合由於嚴重的過度擬合(overfitting) 而表現不佳，這在 BO 中尤其重要，因為我們需要一個通用的採樣策略。 為了解決這個問題，我們提出了一個 DQN 的貝氏變體，它具有以下三個特徵: (i) 它 基於 Kullback-Leibler 正則化 (Kullback-Leibler regularization) 框架學習 Q 網絡的分佈(distribution) 作為採集函數這本質上提供了 BO 採樣所需的不確定性並減輕了

過度擬 合。 (ii) 對於貝氏 DQN 的先驗 (prior)，我們使用由現有被廣泛使用的採集函數誘導 學習的演示策略 (demonstration policy)，以獲得更好的訓練穩定性。 (iii) 在元 (meta) 級別，我們利用貝氏模型不可知元學習 (Bayesian model-agnostic meta-learning) 的元 損失 (meta loss) 作為 FSAF 的損失函數 (loss function)。 此外，通過適當設計 Q 網 路，FSAF 是通用的，因為它與輸入域的維度 (input dimension) 和基數 (cardinality) 無 關。通過廣

泛的實驗，我們驗證 FSAF 在各種合成和現實世界的測試函數上實現了與 最先進的基準相當或更好的表現。