《神经网络与深度学习：案例与实践》作者：邱锡鹏、飞桨教材编写组 出版社： 机械工业出版社 初版年： 2022-7 定价： 99.00 邱锡鹏 复旦大学计算机学院教授，国家优青获得者，主要从事自然语言处理、深度学习等方向的研究，发表CCF A/B类论文70余篇，获得ACL 2017杰出论文奖（CCF A类）、CCL 2019最佳论文奖、《...
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BP神经网络预测案例:Python BP神经网络预测代码在数据科学和机器学习的领域中,BP(反向传播)神经网络是一种广泛使用的模型,尤其在预测问题上。它能够学习和存储大量的输入/输出模式映射关系,使得在给定新的输入时,能够根据已有的映射关系预测出对应的输出。以下是一个使用Python和其机器学习库scikit-learn实现BP神经网络预...
本书是《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践书,由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应,并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法,并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解;案例实践...
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卷积神经网络主要应用在图像和视频分析的任务上,其准确率一般也远远超出了其他的神经网络模型。近年来卷积神经网络也广泛地应用到自然语言处理、推荐系统等领域。 在学习本章内容前,建议您先阅读《神经网络与深度学习》第5章:卷积神经网络的相关内容,关键知识点如 图5.1 所示,以便更好的理解和掌握书中的理论知识在...
本书是《神经网络与深度学习》(蒲公英书)的配套实践书,由复旦大学邱锡鹏教授和百度飞桨团队合作完成。本书在章节设计上和《神经网络与深度学习》一一对应,并以模型解读+案例实践的形式进行介绍。模型解读主要聚焦如何从零开始一步步实现深度学习中的各种模型和算法,并结合简单的任务来加深读者对模型和算法的理解;案例实践...
本文将结合实际应用案例,分析神经网络与深度学习算法在各个领域中的应用情况,并探讨其优点和不足之处。 一、图像识别 图像识别一直是人工智能领域中的经典应用之一。神经网络与深度学习算法在图像识别领域的应用已经相当成熟。例如,谷歌公司使用自家的深度学习系统“GoogleNet”对一些图片进行分类识别,识别的准确率达到了...