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。全书共10章，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。并列题名：R deep learning: cookbook eng