Hadoop深度学习

内容简介

本书主要目标是处理很多深度学习应用的热点问题并向读者披露解决方案的细节。主要内容分为7章：第1章介绍深度学习基础知识，第2章介绍大规模数据的分布式深度学习，第3章介绍卷积神经网络，第4章介绍循环神经网络，第5章介绍受限玻尔兹曼机，第6章介绍自动编码器，第7章介绍如何用Hadoop玩转深度学习。

DipayanDev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。