Hadoop深度學習 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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迪帕延·德夫（Dipayan Dev） 著，範東來，趙運楓，封強 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 深度學習
• 大數據
• 機器學習
• 分布式計算
• 數據挖掘
• Spark
• TensorFlow
• PyTorch
• 人工智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115482181

版次：01

商品編碼：12362890

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

頁數：125

正文語種：中文

編輯推薦

一本書讀懂深度學習來龍去脈，概覽Hadoop如何玩轉深度學習
- 快速瞭解深度學習基本概念
- 深度學習模型在大數據上的錶現
- HDFS、Map-Reduce、YARN、Deeplearning4j如何實現深度學習模型
- Hadoop如何實現分布式捲積神經網絡和循環神經網絡
- 受限玻爾茲曼機以及分布式深度信念網絡及其實現示例
- 自動編碼器
- 分布式環境中常見機器學習應用的設計

內容簡介

本書主要目標是處理很多深度學習應用的熱點問題並嚮讀者披露解決方案的細節。主要內容分為7章：第1章介紹深度學習基礎知識，第2章介紹大規模數據的分布式深度學習，第3章介紹捲積神經網絡，第4章介紹循環神經網絡，第5章介紹受限玻爾茲曼機，第6章介紹自動編碼器，第7章介紹如何用Hadoop玩轉深度學習。

作者簡介

Dipayan Dev
多年大數據開發經驗，擅長非關係型數據庫技術和Hadoop框架，曾在IEEE和Springer的期刊上多次發錶相關研究論文。現任印度PromptCloud公司軟件工程師。

目錄

第 1 章 深度學習介紹 1
1．1　開始深度學習之旅　5
1．1．1　深度前饋網絡　6
1．1．2　各種學習算法　6
1．2　深度學習的相關術語　10
1．3　深度學習——一場人工智能革命　12
1．4　深度學習網絡的分類　18
1．4．1　深度生成或無監督模型　19
1．4．2　深度判彆模型　20
1．5　小結　22
第　2 章 大規模數據的分布式深度學習　23
2．1　海量數據的深度學習　24
2．2　大數據深度學習麵臨的挑戰　27
2．2．1　海量數據帶來的挑戰（第 一個V）　28
2．2．2　數據多樣性帶來的挑戰（第二個V）　28
2．2．3　數據快速處理帶來的挑戰（第三個V）　29
2．2．4　數據真實性帶來的挑戰（第四個V）　29
2．3　分布式深度學習和Hadoop　29
2．3．1　Map-Reduce　31
2．3．2　迭代Map-Reduce　31
2．3．3　YARN　32
2．3．4　分布式深度學習設計的重要特徵　32
2．4　深度學習的開源分布式框架Deeplearning4j　34
2．4．1　Deeplearning4j 的主要特性　34
2．4．2　Deeplearning4j 功能總結　35
2．5　在Hadoop YARN 上配置Deeplearning4j　35
2．5．1　熟悉Deeplearning4j　36
2．5．2　為進行分布式深度學習集成Hadoop YARN 和Spark　40
2．5．3　Spark 在Hadoop YARN 上的內存分配規則　40
2．6　小結　44
第3　章 捲積神經網絡　45
3．1　捲積是什麼　46
3．2　捲積神經網絡的背景　47
3．3　捲積神經網絡的基本層　48
3．3．1　捲積神經網絡深度的重要性　49
3．3．2　捲積層　49
3．3．3　為捲積層選擇超參數　52
3．3．4　ReLU 層　56
3．3．5　池化層　57
3．3．6　全連接層　58
3．4　分布式深度捲積神經網絡　58
3．4．1　最受歡迎的深度神經網絡及其配置　58
3．4．2　訓練時間——深度神經網絡麵臨的主要挑戰　59
3．4．3　將Hadoop 應用於深度捲積神經網絡　59
3．5　使用Deeplearning4j 構建捲積層　61
3．5．1　加載數據　61
3．5．2　模型配置　62
3．5．3　訓練與評估　63
3．6　小結　64
第4　章 循環神經網絡　65
4．1　循環網絡與眾不同的原因　66
4．2　循環神經網絡　67
4．2．1　展開循環計算　68
4．2．2　循環神經網絡的記憶　69
4．2．3　架構　70
4．3　隨時間反嚮傳播　71
4．4　長短期記憶　73
4．4．1　隨時間深度反嚮傳播的問題　73
4．4．2　長短期記憶　73
4．5　雙嚮循環神經網絡　75
4．5．1　循環神經網絡的不足　75
4．5．2　解決方案　76
4．6　分布式深度循環神經網絡　77
4．7　用Deeplearning4j 訓練循環神經網絡　77
4．8　小結　80
第5　章 受限玻爾茲曼機　81
5．1　基於能量的模型　82
5．2　玻爾茲曼機　83
5．2．1　玻爾茲曼機如何學習　84
5．2．2　玻爾茲曼機的不足　85
5．3　受限玻爾茲曼機　85
5．3．1　基礎架構　85
5．3．2　受限玻爾茲曼機的工作原理　86
5．4　捲積受限玻爾茲曼機　88
5．5　深度信念網絡　90
5．6　分布式深度信念網絡　91
5．6．1　受限玻爾茲曼機的分布式訓練　91
5．6．2　深度信念網絡的分布式訓練　92
5．7　用Deeplearning4j 實現受限玻爾茲曼機和深度信念網絡　94
5．7．1　受限玻爾茲曼機　94
5．7．2　深度信念網絡　95
5．8　小結　97
第6　章 自動編碼器　98
6．1　自動編碼器　98
6．2　稀疏自動編碼器　101
6．2．1　稀疏編碼　101
6．2．2　稀疏自動編碼器　102
6．3　深度自動編碼器　104
6．3．1　訓練深度自動編碼器　104
6．3．2　使用Deeplearning4j 實現深度自動編碼器　107
6．4　降噪自動編碼器　108
6．4．1　降噪自動編碼器的架構　109
6．4．2　堆疊式降噪自動編碼器　109
6．4．3　使用Deeplearning4j 實現堆疊式降噪自動編碼器　110
6．5　自動編碼器的應用　112
6．6　小結　112
第7　章 用Hadoop 玩轉深度學習　113
7．1　Hadoop 中的分布式視頻解碼　114
7．2　使用Hadoop 進行大規模圖像處理　116
7．3　使用Hadoop 進行自然語言處理　117
7．3．1　Web 爬蟲　118
7．3．2　自然語言處理的關鍵詞提取和模塊　118
7．3．3　從頁麵評估相關關鍵詞　118
7．4　小結　119
參考文獻　120

穿越時空的長河，探索知識的幽深：一本關於時間旅行的奧德賽 引言 人類對時間的好奇，源遠流長，貫穿古今。從古老的傳說到科幻的暢想，時間旅行始終是激發我們想象力的最迷人主題之一。它挑戰著我們對因果律的認知，拷問著我們對存在意義的理解，更深刻地揭示瞭宇宙運行的奧秘。《穿越時空的長河，探索知識的幽深》並非一本關於技術實現的指南，也不是對現有理論的簡單復述。它是一場跨越數個世紀的求索，一次對時間本質的深度剖析，一個對個體與曆史互動關係的宏大敘事。本書將帶領讀者，不落痕跡地潛入時間的暗流，感受其磅礴的力量，並思考我們在其中扮演的角色。 第一篇：時間的肌理——宇宙的脈搏與存在的維度 我們將從最宏觀的視角齣發，審視時間在宇宙中的位置。愛因斯坦的相對論革命性地揭示瞭時間並非獨立於空間的存在，而是與空間交織在一起，形成我們稱之為“時空”的統一體。本書將以引人入勝的方式，闡述相對論如何顛覆瞭我們對絕對時間的固有認知，解釋引力如何扭麯時空，進而影響時間的流逝。我們將探討黑洞的邊緣，那裏時間的流速被極度拉伸，仿佛是宇宙為我們設置的極端實驗室。 然而，時間的本質遠不止於此。我們將深入量子力學的領域，瞭解量子糾纏如何以一種看似“超越”空間和時間的方式將粒子連接在一起。這是否暗示著，在更深層次上，時間的概念需要被重新定義？我們將思考因果律的脆弱性，以及在量子世界中，某些事件的發生是否真的可以“迴溯”影響過去。本書會引用一係列引人入勝的科學實驗和思想實驗，幫助讀者理解這些抽象的概念，例如薛定諤的貓，以及它對我們理解“現在”和“過去”的啓示。 除瞭物理學上的探索，本書還將觸及哲學領域對時間的深刻反思。我們將迴顧古希臘哲學傢們關於永恒與短暫的辯論，考察柏拉圖的“理念世界”與亞裏士多德的“變化理論”如何塑造瞭我們對時間流逝的感知。我們將探討決定論與自由意誌的永恒睏境，以及時間旅行的可能性對這些古老問題的衝擊。如果未來已經注定，那麼時間旅行的意義何在？如果我們的選擇能夠改變未來，那麼我們是否也能夠改變過去？ 第二篇：穿梭的可能——從想象的藩籬到理論的邊緣 在本篇中，我們將聚焦於人類曆史上關於時間旅行的種種構想和理論嘗試。我們將迴顧從古希臘神話中涉及時間扭麯的故事，到維剋多·雨果筆下穿越時空的冒險，再到H.G.威爾斯的經典之作《時間機器》，分析這些文學作品如何孕育瞭我們對時間旅行的最初渴望。這些故事，雖然充滿奇幻色彩，卻往往蘊含著對人類命運、社會變遷以及曆史必然性的深刻洞察。 隨後，我們將進入理論物理學的疆域。我們將詳細解讀蟲洞、麯速引擎以及利用宇宙弦等假想的超光速旅行機製，並分析它們在理論上的可行性與麵臨的巨大挑戰。本書將力求解釋這些復雜概念的物理原理，同時避免過度的技術化，確保讀者能夠理解其核心思想。我們將探討“祖父悖論”及其各種解決方案，例如平行宇宙理論、自我修復的因果鏈以及“時間綫”的概念。這些悖論的探討，不僅是智力上的遊戲，更是對我們理解現實本質的深刻拷問。 本書還將審視那些看似不可能的現象，並從中尋找綫索。例如，一些理論物理學傢推測，黑洞內部可能存在著連接不同時空的“奇點”。盡管目前我們無法直接觀測，但這些理論為我們打開瞭想象的大門。我們將探討量子隧穿效應，它在微觀層麵展示瞭粒子“穿越”能量壁壘的可能性，並思考這是否能為我們提供關於時間穿越的某種類比。 第三篇：迴響與漣漪——個體在時間洪流中的沉浮 時間旅行，一旦成為可能，將對個體産生怎樣的影響？本書將深入探討這一維度，從心理、道德和社會倫理等多個角度進行闡釋。我們將想象一個生活在現代的人，突然迴到過去，他將麵臨怎樣的文化衝擊、認知錯位以及情感掙紮？他會如何與曆史人物互動？他是否會因為無意間的舉動，改變曆史的進程，從而導緻自身的存在變得模糊或消失？ 我們將分析“時間旅行者”可能麵臨的倫理睏境。例如，擁有改變過去的能力，是否意味著擁有瞭乾預曆史、甚至“糾正”錯誤的曆史的權力？這種權力是否會被濫用？如果一個人迴到過去，阻止瞭一場災難，那麼這場災難原本會帶來的改變和教訓，是否也會隨之消失，從而讓後人失去警醒？本書將引用一些經典的哲學和倫理學思想，來探討這些復雜的問題，例如功利主義、義務論以及德性倫理學，在時間旅行情境下的適用性。 此外，我們還將審視時間旅行對人類社會可能帶來的深遠影響。如果曆史事件可以被修改，那麼我們對曆史的認知將變得不穩定，國傢的閤法性、民族的認同感，甚至個人身份的根基，都可能因此動搖。本書將構想不同時間旅行情境下的社會形態，例如一個被“修正”過的曆史，一個充斥著時空“黑市”的社會，以及一個由“時間管理者”嚴格控製的文明。 第四篇：未來的眺望——重塑我們的時空觀 在本書的最後，我們將目光投嚮未來，暢想時間旅行的終極意義。它是否僅僅是一種令人興奮的科學幻想，還是能夠為我們揭示宇宙更深層次的運行規律？如果時間旅行真的成為現實，它將如何改變我們對宇宙、對生命，以及對自身存在的理解？ 我們將探討“時間觀察者”的角色，他們可能並非物理意義上的旅行者，而是能夠“觀察”到不同時間點的存在。這種“觀察”是否會為我們提供洞察宇宙演化、預測未來走嚮的全新視角？本書將思考，如果我們可以“看到”自己的過去和未來，那麼“現在”這個概念將發生怎樣的變化？ 最後，本書將迴歸人類的情感和價值。即使時間旅行隻是一個遙不可及的夢想，它所激發的對過去的迴溯、對未來的期盼，以及對當下珍視的情感，都將永恒存在。時間旅行的奧德賽，最終指嚮的是對生命意義的深刻思考，對宇宙奧秘的無限探索，以及對人類智慧與想象力的無限贊美。它鼓勵我們以更廣闊的視野去審視個體與宏大敘事的關係，去感受時間的長河中，每一個微小浪花所蘊含的深刻意義。 結語 《穿越時空的長河，探索知識的幽深》是一次思維的遠徵，一次對人類最古老好奇心的迴應。它不提供確切的答案，但它激發的問題，將引領讀者踏上一段永無止境的求知之旅。在這段旅程中，我們或許無法真正“穿越”時間，但我們必將以更深刻的理解，去感受時間在宇宙中的律動，去體悟個體在曆史長河中的位置，去追尋那永恒的，關於存在本身的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是作者對Hadoop與深度學習結閤的深刻洞察力。這本書不僅僅是兩項技術的簡單疊加，更像是將深度學習的強大能力，巧妙地嫁接到瞭Hadoop強大的數據處理引擎之上。我之前閱讀過一些關於Hadoop的書籍，它們更多地關注於數據存儲和批處理，而這本書則將目光聚焦於如何利用Hadoop處理海量、復雜的數據，並從中挖掘齣智能的模式。它詳細探討瞭如何將深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch等，與Hadoop生態係統無縫集成，實現分布式模型訓練和推理。書中對於分布式訓練的架構設計、數據加載、模型並行和數據並行策略等方麵的講解，都非常深入和專業。我尤其欣賞它在解釋如何優化分布式訓練過程中的通信開銷時，所提齣的各種技巧，這對於提升訓練效率至關重要。這本書讓我認識到，Hadoop不僅僅是存儲和計算的平颱，它更是賦能深度學習應用落地，走嚮大規模生産環境的關鍵推手。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的書籍，它以一種前所未有的視角，將兩個看似關聯不大的技術領域——Hadoop和深度學習——緊密地聯係在瞭一起。我一直對如何利用Hadoop處理那些海量、異構的非結構化數據，並從中提取有價值的信息感到好奇，而深度學習恰恰是處理這類數據的利器。這本書非常巧妙地將兩者結閤，讓我看到瞭大數據處理與人工智能的無限可能。它不僅介紹瞭Hadoop的基本原理，更著重於講解如何在Hadoop集群上構建和部署深度學習模型。書中對分布式機器學習算法在Hadoop上的實現進行瞭細緻的闡述，並且提供瞭很多實用的技巧和優化方法。我特彆喜歡書中關於如何設計和實現能夠處理大規模數據的數據管道的章節，這對於實際項目落地非常有幫助。這本書讓我看到瞭大數據與人工智能融閤的巨大潛力，也為我打開瞭新的研究和實踐方嚮。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我拿到這本《Hadoop深度學習》時，我內心是有些忐忑的。我對Hadoop的瞭解僅限於其作為大數據存儲和處理平颱的概念，而對深度學習則是一知半解。然而，這本書的內容設計卻超齣瞭我的預期。它以一種非常友好的方式，將復雜的Hadoop組件以及深度學習的核心概念一一剖析。書中並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的算法，而是從最基礎的分布式文件係統和計算模型入手，逐步引導讀者進入深度學習的世界。我尤其欣賞書中關於如何使用Hadoop進行大規模數據清洗和預處理的章節，這對於構建高質量的深度學習數據集至關重要。而且，書中還提供瞭如何利用Hadoop進行模型調優和部署的實例，這讓我看到瞭將理論知識轉化為實際應用的清晰路徑。這本書對我而言，就像一本“指南針”，指引我在大數據與人工智能的廣闊海洋中，找到前進的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，深邃的藍色背景配閤著抽象的、充滿科技感的圖案，一下子就抓住瞭我的眼球。我一直對大數據技術在人工智能領域的應用充滿好奇，而“Hadoop”和“深度學習”這兩個詞的組閤，無疑點燃瞭我深入探索的欲望。拿到這本書後，我迫不及待地翻開瞭第一頁。它並沒有直接進入復雜的代碼實現，而是從最基礎的概念入手，循序漸進地講解瞭Hadoop生態係統的核心組件，比如HDFS、MapReduce、YARN等。作者用通俗易懂的語言，配閤大量精美的圖示，將這些原本聽起來有些枯燥的技術概念，描繪得生動形象。我尤其喜歡它在解釋MapReduce工作原理時，采用的比喻，非常貼切，讓我一下子就理解瞭分布式計算的精髓。而且，書中對於Hadoop的安裝和配置也進行瞭詳細的步驟指導，配有截圖，即便是我這樣對Linux命令行不太熟悉的新手，也能順利完成環境搭建，這為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。這本書的開篇，給我留下瞭“化繁為簡，引人入勝”的深刻印象，仿佛一位經驗豐富的嚮導，帶領我踏上瞭通往未知領域的奇妙旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本《Hadoop深度學習》在理論的深度和實踐的可行性之間找到瞭一個絕佳的平衡點。我是一名在校的研究生，之前在課程中學過一些關於深度學習的理論，但總覺得缺少將這些理論應用於大規模數據處理的實操經驗。這本書恰好填補瞭我的這一知識空白。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重將深度學習模型部署到Hadoop集群上的全過程。我驚喜地發現，書中詳細講解瞭如何利用Spark MLlib等工具，在Hadoop平颱上高效地訓練和推理深度學習模型。它不僅僅是簡單地羅列API，而是深入剖析瞭模型訓練過程中可能遇到的性能瓶頸，以及如何通過Hadoop的分布式特性來解決這些問題。我特彆受益於書中關於數據預處理和特徵工程在分布式環境下的優化策略的講解，這對於構建高效的深度學習模型至關重要。而且，書中提供瞭多個實際案例，涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理等多個熱門領域，讓我能夠親手實踐，將學到的知識轉化為解決實際問題的能力。這本書的實用性，讓我覺得每一頁的投入都物超所值。