【新书推荐】复旦邱锡鹏教授发布最全深度学习教材《神经网络与机器学习》

2019 年 4 月 8 日 专知

【导读】近日,复旦大学邱锡鹏教授发布了《神经了网络与深度学习》教材,旨在介绍神经网络与深度学习中的基础知识,一经发布,广受好评,现将相关资源整理如下。


介绍:


近年来,以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶,人们在日常生活中都可能有意无意地使用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者们的长期努力。特别是最近这几年,得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富,越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域:深度学习。深度学习以神经网络为主要模型,一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力,深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题,比如推理、决策等。目前,深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功,受到高度重视,并掀起新一轮的人工智能热潮。

本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(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。

原文链接

https://github.com/nndl/nndl.github.io

示例代码

https://github.com/nndl/nndl-codes

课程练习

https://github.com/nndl/exercise


课程内容:

  1. 绪论

  2. 机器学习概述

  3. 线性模型

  4. 前馈神经网络

  5. 卷积神经网络

  6. 循环神经网络

  7. 网络优化与正则化

  8. 注意力机制与外部记忆

  9. 无监督学习

  10. 模型独立的学习方式

  11. 概率图模型

  12. 深度信念网络

  13. 深度生成模型

  14. 深度强化学习

  15. 序列生成模型

  16. 数学基础

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书籍预览

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复旦大学计算机科学技术学院副教授,博士生导师。于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究,在ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等计算机学会A/B类期刊、会议上发表50余篇学术论文,引用 1900余次。开源中文自然语言处理工具FudanNLP作者,FastNLP项目负责人。2015年入选首届中国科协人才托举工程,2017年ACL杰出论文奖,2018年获中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖—汉王青年创新奖”。 个人主页:https://xpqiu.github.io/
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