邱锡鹏复旦大学计算机科学技术学院教授,担任中国中文信息学会大模型大搜索与生成专委会副主任、上海市计算机学会自然语言处理专委会主任等,主要研究方向为自然语言处理模型和算法,发表CCF A/B类论文100余篇,被引用2万余次,连续入选中国高被引学者、2023全球前2%顶...
若有𝐿层隐藏层,易得用于连接输入至输出的参数矩阵共有𝐿+1层。 对于全连接网络,每一个隐藏层中的单个神经元都会与前一层的所有输出产生连接,并且每一个神经元都带有偏置。 连接输入层与第一个隐藏层的参数量为𝑀0× 𝑁 ÷ 𝐿 隐藏层内部连接的参数量为(𝐿-1) × 𝑁2÷ 𝐿2 连接𝐿层隐藏...
适读人群 :1.高校人工智能等相关专业方向的本科生和研究生;2.深度学习/机器学习/AI算法/自然语言处理工程师;3.从事机器学习和自然语言处理研究的专业人员;4.其他对深度学习和神经网络感兴趣的人员。 1)复旦大学邱锡鹏教授基于优秀科研和教学实践,历时5年时间静心写作、不断完善,深受好评的深度学习讲义“蒲公英书”正...
PDF电子书:神经网络与深度学习 作者:邱锡鹏 出版社:机械工业出版社 出版年:2020年 页数:448 电子书格式:PDF ISBN:9787111649687内容简介: 《神经网络与深度学习》本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。 作者简介: ...
神经网络与深度学习 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介 邱锡鹏 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师,于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等,在相关领域的权威国际期刊、会议上发表学术论文60余篇,获得计算语言学顶级国际会议ACL 2017杰出论文奖、全国计算语言学...
《神经网络与深度学习》是一部由浅入深地阐述深度学习的原理、模型以及方法的著作,由机械工业出版社出版,复旦大学教授邱锡鹏撰写。内容简介 本书是深度学习领域的入门教材,系统地整理了深度学习的知识体系,并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法,使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识,并提高以深度学习...
——邱锡鹏 复旦大学计算机学院教授、博士生导师 这是一本关于神经网络和深度学习的“亲近”易读的书,它将带领你轻松入门人工智能世界。 ——张伟楠 上海交通大学计算机科学与工程系副教授、博士生导师 这本不可多得的好书通过丰富的示例和代码实践做到了知行合一。
梯度下降法(gradient descent)是一个最优化算法,常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。顾名思义,梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值(也可以沿梯度上升方向求解极大值)。其迭代公式为 \[a_{k+1} = a_{k} + \rho_k s^{-(k)} \] ...
本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(卷积神经网络、递归神经网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。 作者简介· ··· 邱锡鹏 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师,于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等,在相关领域的权威国际...