书籍摘要

《Hadoop深度学习》是一本专注于深度学习与大数据处理结合的实用指南，由[印] 迪帕延·德夫撰写，范东来、赵运枫、封强翻译，人民邮电出版社于2018年5月出版。本书旨在帮助读者掌握如何在Hadoop平台上部署和优化深度学习模型，以处理大规模数据集，适合人工智能领域的师生、软件工程师以及对深度学习在大数据领域应用感兴趣的读者。

内容概述

全书共分7章，内容涵盖深度学习的基础知识、分布式深度学习的实现、多种深度学习模型的原理与应用，以及如何利用Hadoop框架进行深度学习模型的分布式训练和优化。

• 第1章：介绍深度学习的基本概念、相关术语、主要挑战以及网络分类。通过对比传统机器学习，阐述深度学习在解决高维数据问题上的优势。
• 第2章：探讨大规模数据的分布式深度学习，分析大数据的4V特征（体量、多样性、速度、真实性）对深度学习的挑战，并介绍Hadoop框架及其在深度学习中的应用。
• 第3章：深入讲解卷积神经网络（CNN），包括卷积的数学原理、网络架构、关键超参数以及分布式CNN的实现。
• 第4章：介绍循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和双向循环神经网络，讨论其在序列建模中的应用。
• 第5章：探讨受限玻尔兹曼机（RBM）和深度信念网络（DBN），解释其作为生成模型的特点及分布式训练方法。
• 第6章：聚焦自动编码器，包括稀疏自动编码器、深度自动编码器和降噪自动编码器，讨论其在降维和特征学习中的应用。
• 第7章：通过Hadoop框架，展示如何进行大规模视频处理、图像处理和自然语言处理，强调分布式计算在深度学习中的重要性。

特色与价值

本书结合了深度学习的理论知识与Hadoop平台的实践应用，通过丰富的代码示例和实际案例，帮助读者理解如何在分布式环境中高效处理大规模数据。书中还详细介绍了Deeplearning4j框架，这是一个与Hadoop和Spark集成的开源分布式深度学习库，能够简化深度学习模型的分布式部署和训练过程。

此外，本书还提供了关于如何在Hadoop YARN上配置Deeplearning4j的详细指导，包括环境搭建、代码实现和性能优化等内容。通过学习本书，读者可以掌握如何利用Hadoop的强大计算能力，解决深度学习中的大数据挑战，从而在人工智能领域实现更高效、更强大的模型训练和应用。

《Hadoop深度学习》不仅是一本技术手册，更是一本启发读者思考如何将深度学习与大数据技术相结合的指南，对于希望在大数据环境下应用深度学习技术的读者来说，是一本极具价值的参考书籍。