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迪帕延·德夫（Dipayan Dev） 著，范东来，赵运枫，封强 译

图书标签:

• Hadoop
• 深度学习
• 大数据
• 机器学习
• 分布式计算
• 数据挖掘
• Spark
• TensorFlow
• PyTorch
• 人工智能

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115482181

版次：01

商品编码：12362890

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-05-01

页数：125

正文语种：中文

编辑推荐

一本书读懂深度学习来龙去脉，概览Hadoop如何玩转深度学习
- 快速了解深度学习基本概念
- 深度学习模型在大数据上的表现
- HDFS、Map-Reduce、YARN、Deeplearning4j如何实现深度学习模型
- Hadoop如何实现分布式卷积神经网络和循环神经网络
- 受限玻尔兹曼机以及分布式深度信念网络及其实现示例
- 自动编码器
- 分布式环境中常见机器学习应用的设计

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。

作者简介

Dipayan Dev
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

穿越时空的长河，探索知识的幽深：一本关于时间旅行的奥德赛 引言 人类对时间的好奇，源远流长，贯穿古今。从古老的传说到科幻的畅想，时间旅行始终是激发我们想象力的最迷人主题之一。它挑战着我们对因果律的认知，拷问着我们对存在意义的理解，更深刻地揭示了宇宙运行的奥秘。《穿越时空的长河，探索知识的幽深》并非一本关于技术实现的指南，也不是对现有理论的简单复述。它是一场跨越数个世纪的求索，一次对时间本质的深度剖析，一个对个体与历史互动关系的宏大叙事。本书将带领读者，不落痕迹地潜入时间的暗流，感受其磅礴的力量，并思考我们在其中扮演的角色。 第一篇：时间的肌理——宇宙的脉搏与存在的维度 我们将从最宏观的视角出发，审视时间在宇宙中的位置。爱因斯坦的相对论革命性地揭示了时间并非独立于空间的存在，而是与空间交织在一起，形成我们称之为“时空”的统一体。本书将以引人入胜的方式，阐述相对论如何颠覆了我们对绝对时间的固有认知，解释引力如何扭曲时空，进而影响时间的流逝。我们将探讨黑洞的边缘，那里时间的流速被极度拉伸，仿佛是宇宙为我们设置的极端实验室。 然而，时间的本质远不止于此。我们将深入量子力学的领域，了解量子纠缠如何以一种看似“超越”空间和时间的方式将粒子连接在一起。这是否暗示着，在更深层次上，时间的概念需要被重新定义？我们将思考因果律的脆弱性，以及在量子世界中，某些事件的发生是否真的可以“回溯”影响过去。本书会引用一系列引人入胜的科学实验和思想实验，帮助读者理解这些抽象的概念，例如薛定谔的猫，以及它对我们理解“现在”和“过去”的启示。 除了物理学上的探索，本书还将触及哲学领域对时间的深刻反思。我们将回顾古希腊哲学家们关于永恒与短暂的辩论，考察柏拉图的“理念世界”与亚里士多德的“变化理论”如何塑造了我们对时间流逝的感知。我们将探讨决定论与自由意志的永恒困境，以及时间旅行的可能性对这些古老问题的冲击。如果未来已经注定，那么时间旅行的意义何在？如果我们的选择能够改变未来，那么我们是否也能够改变过去？ 第二篇：穿梭的可能——从想象的藩篱到理论的边缘 在本篇中，我们将聚焦于人类历史上关于时间旅行的种种构想和理论尝试。我们将回顾从古希腊神话中涉及时间扭曲的故事，到维克多·雨果笔下穿越时空的冒险，再到H.G.威尔斯的经典之作《时间机器》，分析这些文学作品如何孕育了我们对时间旅行的最初渴望。这些故事，虽然充满奇幻色彩，却往往蕴含着对人类命运、社会变迁以及历史必然性的深刻洞察。 随后，我们将进入理论物理学的疆域。我们将详细解读虫洞、曲速引擎以及利用宇宙弦等假想的超光速旅行机制，并分析它们在理论上的可行性与面临的巨大挑战。本书将力求解释这些复杂概念的物理原理，同时避免过度的技术化，确保读者能够理解其核心思想。我们将探讨“祖父悖论”及其各种解决方案，例如平行宇宙理论、自我修复的因果链以及“时间线”的概念。这些悖论的探讨，不仅是智力上的游戏，更是对我们理解现实本质的深刻拷问。 本书还将审视那些看似不可能的现象，并从中寻找线索。例如，一些理论物理学家推测，黑洞内部可能存在着连接不同时空的“奇点”。尽管目前我们无法直接观测，但这些理论为我们打开了想象的大门。我们将探讨量子隧穿效应，它在微观层面展示了粒子“穿越”能量壁垒的可能性，并思考这是否能为我们提供关于时间穿越的某种类比。 第三篇：回响与涟漪——个体在时间洪流中的沉浮 时间旅行，一旦成为可能，将对个体产生怎样的影响？本书将深入探讨这一维度，从心理、道德和社会伦理等多个角度进行阐释。我们将想象一个生活在现代的人，突然回到过去，他将面临怎样的文化冲击、认知错位以及情感挣扎？他会如何与历史人物互动？他是否会因为无意间的举动，改变历史的进程，从而导致自身的存在变得模糊或消失？ 我们将分析“时间旅行者”可能面临的伦理困境。例如，拥有改变过去的能力，是否意味着拥有了干预历史、甚至“纠正”错误的历史的权力？这种权力是否会被滥用？如果一个人回到过去，阻止了一场灾难，那么这场灾难原本会带来的改变和教训，是否也会随之消失，从而让后人失去警醒？本书将引用一些经典的哲学和伦理学思想，来探讨这些复杂的问题，例如功利主义、义务论以及德性伦理学，在时间旅行情境下的适用性。 此外，我们还将审视时间旅行对人类社会可能带来的深远影响。如果历史事件可以被修改，那么我们对历史的认知将变得不稳定，国家的合法性、民族的认同感，甚至个人身份的根基，都可能因此动摇。本书将构想不同时间旅行情境下的社会形态，例如一个被“修正”过的历史，一个充斥着时空“黑市”的社会，以及一个由“时间管理者”严格控制的文明。 第四篇：未来的眺望——重塑我们的时空观 在本书的最后，我们将目光投向未来，畅想时间旅行的终极意义。它是否仅仅是一种令人兴奋的科学幻想，还是能够为我们揭示宇宙更深层次的运行规律？如果时间旅行真的成为现实，它将如何改变我们对宇宙、对生命，以及对自身存在的理解？ 我们将探讨“时间观察者”的角色，他们可能并非物理意义上的旅行者，而是能够“观察”到不同时间点的存在。这种“观察”是否会为我们提供洞察宇宙演化、预测未来走向的全新视角？本书将思考，如果我们可以“看到”自己的过去和未来，那么“现在”这个概念将发生怎样的变化？ 最后，本书将回归人类的情感和价值。即使时间旅行只是一个遥不可及的梦想，它所激发的对过去的回溯、对未来的期盼，以及对当下珍视的情感，都将永恒存在。时间旅行的奥德赛，最终指向的是对生命意义的深刻思考，对宇宙奥秘的无限探索，以及对人类智慧与想象力的无限赞美。它鼓励我们以更广阔的视野去审视个体与宏大叙事的关系，去感受时间的长河中，每一个微小浪花所蕴含的深刻意义。 结语 《穿越时空的长河，探索知识的幽深》是一次思维的远征，一次对人类最古老好奇心的回应。它不提供确切的答案，但它激发的问题，将引领读者踏上一段永无止境的求知之旅。在这段旅程中，我们或许无法真正“穿越”时间，但我们必将以更深刻的理解，去感受时间在宇宙中的律动，去体悟个体在历史长河中的位置，去追寻那永恒的，关于存在本身的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本《Hadoop深度学习》在理论的深度和实践的可行性之间找到了一个绝佳的平衡点。我是一名在校的研究生，之前在课程中学过一些关于深度学习的理论，但总觉得缺少将这些理论应用于大规模数据处理的实操经验。这本书恰好填补了我的这一知识空白。它没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重将深度学习模型部署到Hadoop集群上的全过程。我惊喜地发现，书中详细讲解了如何利用Spark MLlib等工具，在Hadoop平台上高效地训练和推理深度学习模型。它不仅仅是简单地罗列API，而是深入剖析了模型训练过程中可能遇到的性能瓶颈，以及如何通过Hadoop的分布式特性来解决这些问题。我特别受益于书中关于数据预处理和特征工程在分布式环境下的优化策略的讲解，这对于构建高效的深度学习模型至关重要。而且，书中提供了多个实际案例，涵盖了图像识别、自然语言处理等多个热门领域，让我能够亲手实践，将学到的知识转化为解决实际问题的能力。这本书的实用性，让我觉得每一页的投入都物超所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，深邃的蓝色背景配合着抽象的、充满科技感的图案，一下子就抓住了我的眼球。我一直对大数据技术在人工智能领域的应用充满好奇，而“Hadoop”和“深度学习”这两个词的组合，无疑点燃了我深入探索的欲望。拿到这本书后，我迫不及待地翻开了第一页。它并没有直接进入复杂的代码实现，而是从最基础的概念入手，循序渐进地讲解了Hadoop生态系统的核心组件，比如HDFS、MapReduce、YARN等。作者用通俗易懂的语言，配合大量精美的图示，将这些原本听起来有些枯燥的技术概念，描绘得生动形象。我尤其喜欢它在解释MapReduce工作原理时，采用的比喻，非常贴切，让我一下子就理解了分布式计算的精髓。而且，书中对于Hadoop的安装和配置也进行了详细的步骤指导，配有截图，即便是我这样对Linux命令行不太熟悉的新手，也能顺利完成环境搭建，这为我后续的学习打下了坚实的基础。这本书的开篇，给我留下了“化繁为简，引人入胜”的深刻印象，仿佛一位经验丰富的向导，带领我踏上了通往未知领域的奇妙旅程。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是作者对Hadoop与深度学习结合的深刻洞察力。这本书不仅仅是两项技术的简单叠加，更像是将深度学习的强大能力，巧妙地嫁接到了Hadoop强大的数据处理引擎之上。我之前阅读过一些关于Hadoop的书籍，它们更多地关注于数据存储和批处理，而这本书则将目光聚焦于如何利用Hadoop处理海量、复杂的数据，并从中挖掘出智能的模式。它详细探讨了如何将深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，与Hadoop生态系统无缝集成，实现分布式模型训练和推理。书中对于分布式训练的架构设计、数据加载、模型并行和数据并行策略等方面的讲解，都非常深入和专业。我尤其欣赏它在解释如何优化分布式训练过程中的通信开销时，所提出的各种技巧，这对于提升训练效率至关重要。这本书让我认识到，Hadoop不仅仅是存储和计算的平台，它更是赋能深度学习应用落地，走向大规模生产环境的关键推手。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我拿到这本《Hadoop深度学习》时，我内心是有些忐忑的。我对Hadoop的了解仅限于其作为大数据存储和处理平台的概念，而对深度学习则是一知半解。然而，这本书的内容设计却超出了我的预期。它以一种非常友好的方式，将复杂的Hadoop组件以及深度学习的核心概念一一剖析。书中并没有一开始就抛出晦涩难懂的算法，而是从最基础的分布式文件系统和计算模型入手，逐步引导读者进入深度学习的世界。我尤其欣赏书中关于如何使用Hadoop进行大规模数据清洗和预处理的章节，这对于构建高质量的深度学习数据集至关重要。而且，书中还提供了如何利用Hadoop进行模型调优和部署的实例，这让我看到了将理论知识转化为实际应用的清晰路径。这本书对我而言，就像一本“指南针”，指引我在大数据与人工智能的广阔海洋中，找到前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的书籍，它以一种前所未有的视角，将两个看似关联不大的技术领域——Hadoop和深度学习——紧密地联系在了一起。我一直对如何利用Hadoop处理那些海量、异构的非结构化数据，并从中提取有价值的信息感到好奇，而深度学习恰恰是处理这类数据的利器。这本书非常巧妙地将两者结合，让我看到了大数据处理与人工智能的无限可能。它不仅介绍了Hadoop的基本原理，更着重于讲解如何在Hadoop集群上构建和部署深度学习模型。书中对分布式机器学习算法在Hadoop上的实现进行了细致的阐述，并且提供了很多实用的技巧和优化方法。我特别喜欢书中关于如何设计和实现能够处理大规模数据的数据管道的章节，这对于实际项目落地非常有帮助。这本书让我看到了大数据与人工智能融合的巨大潜力，也为我打开了新的研究和实践方向。