神经网络与深度学习

基本信息
作者:邱锡鹏 著 出版社: 机械工业出版社 出版时间:2020-05-01
ISBN:9787111649687 总页数:448 版本:1
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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期刊、会议上发表学术论文60余篇,获得计算语言学国际会议ACL 2017杰出论文奖、全国计算语言学会议CCL 2019最佳论文奖,2015年入选首届中国科协青年人才托举工程,2018年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新一等奖”,入选由“清华—中国工程院知识智能联合研究中心和清华大学人工智能研究院”联合发布的2020年人工智能(AI)全球具影响力学者提名。该排名参考过去十年人工智能各子领域最有影响力的会议和期刊发表论文的引用情况,排名前10的学者当选该领域当年影响力学者奖,排名前100的其他学者获影响力学者提名奖。作为项目负责人开源发布了两个自然语言处理开源系统FudanNLP和FastNLP,获得了学术界和产业界的广泛使用。目前担任中国中文信息学会青年工作委员会执行委员、计算语言学专委会委员、语言与知识计算专委会委员,中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。
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,并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。
全书共15章,分为三个部分。

·第一部分为机器学习基础:第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者全面了解相关知识;第2~3章介绍机器学习的基础知识。

·第二部分是基础模型:第4~6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;第7章介绍神经网络的优化与正则化方法;第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆;第9章简要介绍一些无监督学习方法;第10章介绍一些模型独立的机器学习方法,包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。

·第三部分是进阶模型:第11章介绍概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫;第12章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络;第13章介绍深度生成模型,包括变分自编码器和生成对抗网络;第14章介绍深度强化学习;第15章介绍应用十分广泛的序列生成模型。

本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的研究生或本科生教材,也可供相关领域的研究人员和工程技术人员参考。
本书还配备了教学PPT、编程练习以及课后习题的讨论,

获取方式:

1.微信关注“华章计算机”(微信号:hzbook_jsj)

2.在后台回复关键词:蒲公英书

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,并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。
全书共15章,分为三个部分。

·第一部分为机器学习基础:第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者全面了解相关知识;第2~3章介绍机器学习的基础知识。

·第二部分是基础模型:第4~6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;第7章介绍神经网络的优化与正则化方法;第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆;第9章简要介绍一些无监督学习方法;第10章介绍一些模型独立的机器学习方法,包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。

·第三部分是进阶模型:第11章介绍概率图模型的基本概念,为后面的章节进行铺垫;第12章介绍两种早期的深度学习模型:玻尔兹曼机和深度信念网络;第13章介绍深度生成模型,包括变分自编码器和生成对抗网络;第14章介绍深度强化学习;第15章介绍应用十分广泛的序列生成模型。

本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的研究生或本科生教材,也可供相关领域的研究人员和工程技术人员参考。
本书还配备了教学PPT、编程练习以及课后习题的讨论,

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标签: 深度学习,神经网络,AI
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