深度学习是当前的热门，它是机器学习的一部分。在庞大而复杂的数据应用中，深度学习取得的效果非常吸引人。同时，R编程语言在数据挖掘人员和统计人员当中非常流行。
本书介绍使用 R 语言和深度学习库 TensorFlow、H2O 和 MXNet 构建不同的深度学习模型的方法和原理。本书共 10 章，其中第 1、2 章介绍如何在 R 中配置不同的深度学习库以及如何构建神经网络；第 3 ～ 7 章介绍卷积神经网络、自动编码器、生成模型、循环神经网络和强化学习的构建方法和原理；第 8、9 章介绍深度学习在文本挖掘以及信号处理中的应用；第 10 章介绍迁移学习以及如何利用 GPU 部署深度学习模型。
本书的结构简单明了，每部分由准备环节、动手操作和工作原理组成，可强化读者的学习；内容上覆盖了深度学习领域常见的神经网络类型，并介绍了使用场景。同时，书中包含大量实用的示例代码，方便读者应用到实际项目中。
阅读完本书，你将对深度学习的架构和不同的深度学习包有一个比较深入的理解，能够为你今后碰到的项目或问题找到合适的解决方案。
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