这本书由复旦大学计算机科学技术学院的邱锡鹏副教授撰写,名为《神经网络与深度学习》。邱教授在自然语言处理和深度学习领域享有盛名,这本书全面介绍了深度学习的基础知识和最新理论。🔍💡书中提供了丰富的代码示例和习题,帮助读者通过实践加深对理论的理解。例如,在循环神经网络这一章,有一个使用RNN生成古诗的习题,...
比啃书效果好多了!复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》终于出视频教程了!!草履虫都能看懂!共计55条视频,包括:0-学习线路图、1-深度学习要解决的问题、2-深度学习应用领域等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
复旦大学计算机科学技术学院于2015年开设“神经网络与深度学习”课程,是国内高校中最早开展深度学习方面的课程之一。针对当时缺少深度学习课程教材的情况,学院邱锡鹏教授通过教学摸索和实践,根据主要的参考教材和前沿进展进行梳理编写课程讲义,并于2015年12月完成了深度...
如果限制一个神经网络的总神经元数量(不考虑输入层)为 N+1 ,输入层大小为 m^{(0)} ,输出层大小为1,隐藏层的层数为 L ,每个隐藏层的神经元数量为 \frac{N}{L} ,试分析参数数量和隐藏层层数L的关系。 m^{(0)}\frac{N}{L}+(L-1)(\frac{N}{L})^2+\frac{N}{L}+(N+1)+m^{(0)}=num...
🔥《神经网络与深度学习》是邱锡鹏教授在复旦本科生/研究生的授课课程,主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型(前馈网络、卷积网络、循环网络等)以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。 🎉该课程具系统性:系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系。
种表示学习方法就称为深度学习(Deep Learning,DL) 如何评价表示学习对最终系统输出结果的贡献或影响,即贡献度分配问题。目前 比较有效的模型是神经网络,即将最后的输出层作为预测学习,其它层作为表示 学习。 1.4 评价指标 1.4.1 查准率(precision)与查全率(recall)、F1 ...
另一个老妖怪创建的收藏夹大三下内容:经典之作!【神经网络与深度学习】看原著大佬邱锡鹏如何讲解《神经网络与深度学习》!真的极度通俗易懂!(人工智能/深度学习/机器学习算法/OpenCV),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
AI 科技评论按,近日,复旦大学计算机科学学院副教授邱锡鹏发布了一本《神经网络与深度学习》教材,这份学习资源一经发布就广受好评。目前,该资源在 github 上已经斩获 5000+ star。 2015 年,复旦大学计算机学院开设了《神经网络与深度学习》课程。由于当时还没有关于深度学习的系统介绍,为了给同学们讲好这门课,邱教授...
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏(http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/)老师撰写的《神经网络与深度学习》书册,是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一,每一章都是干货,非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩...
雷锋网 AI 科技评论按,近日,复旦大学计算机科学学院副教授邱锡鹏发布了一本《神经网络与深度学习》教材,这份学习资源一经发布就广受好评。目前,该资源在 github 上已经斩获 5000+ star。 2015 年,复旦大学计算机学院开设了《神经网络与深度学习》课程。由于当时还没有关于深度学习的系统介绍,为了给同学们讲好这门课...