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邱锡鹏著《神经网络与深度学习》实验1-5所需nndl包案例与实践

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简介：
本书提供了对《神经网络与深度学习》课程实验1至5所需的nndl包案例的详细讲解和实践指导，帮助读者深入理解和应用相关技术。 如果遇到如下问题均可通过导入nndl包来解决，请将nndl包解压到同级目录或放入虚拟环境的...\Anaconda\envs\paddle\Lib\site-packages中： 1. 实验过程中出现“from nndl.dataset import load_data”报错的问题； 2. 显示No module named nndl错误信息； 3. 运行时显示ModuleNotFoundError: No module named nndl。尝试下载nndl模块但未找到该模块。

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  • 邱锡鹏著《神经网络与深度学习》实验1-5所需nndl包案例与实践
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    本书提供了对《神经网络与深度学习》课程实验1至5所需的nndl包案例的详细讲解和实践指导，帮助读者深入理解和应用相关技术。 如果遇到如下问题均可通过导入nndl包来解决，请将nndl包解压到同级目录或放入虚拟环境的...\Anaconda\envs\paddle\Lib\site-packages中： 1. 实验过程中出现“from nndl.dataset import load_data”报错的问题； 2. 显示No module named nndl错误信息； 3. 运行时显示ModuleNotFoundError: No module named nndl。尝试下载nndl模块但未找到该模块。
     
  • 邱锡鹏的《神经网络与深度学习》PPT
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    《神经网络与深度学习》是由上海交通大学副教授邱锡鹏编写的PPT材料，旨在介绍和讲解神经网络及深度学习的基础理论、算法模型及其应用实践。 神经网络与深度学习 邱锡鹏 PPT，内容完整，请放心下载。
     
  • 邱锡鹏-神经网络和深度学习PPT
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    该PPT由邱锡鹏制作，涵盖了神经网络及深度学习的基础知识、最新进展与应用案例，旨在帮助学习者系统掌握相关理论和技术。 邱锡鹏老师的课件PPT提供了丰富的学习资源，内容涵盖了深度学习领域的多个方面，并且详细讲解了相关的理论知识与实践技巧。这份资料对希望深入了解该领域的人来说是非常有价值的工具。
     
  • 《神经网络及深度学习》讲义——邱锡鹏
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    《神经网络及深度学习》是由复旦大学计算机学院邱锡鹏副教授编写的教材，深入浅出地介绍了神经网络和深度学习的基本概念、算法原理及其应用。 《神经网络与深度学习》是邱锡鹏教授的讲义，涵盖了从基础知识到深度学习理论的内容。本段落将深入探讨其中的关键知识点，包括数学基础、机器学习概述以及线性模型。 数学基础对于理解神经网络和深度学习至关重要。向量是一个基本的数学工具，它具有方向和大小；其长度称为模，而范数是衡量向量大小的一种更一般的度量方法。在计算距离和角度时，向量的模与范数尤为重要。矩阵是一种二维数组，常用于表示线性变换。矩阵的基本运算包括加法、乘以标量或另一个矩阵以及转置等操作。常见的矩阵类型有单位矩阵、对角矩阵及行（列）向量等；而理解并分析这些类型的性质时，需要使用到它们的范数。 导数是微积分的核心概念之一，用于描述函数的变化率。在处理多变量问题时会用到向量导数的概念，即计算多个自变量上的偏导数值，在优化过程中具有重要意义。常见的向量导数包括梯度等；它指示了函数值增大的方向。链式法则和多元求导规则是解决复杂函数的工具。 神经网络中常用的激活函数有逻辑（sigmoid）以及softmax两种类型：前者通常用于二分类问题，输出结果范围在0到1之间，并可解释为概率；后者则适用于多类别的场景下进行归一化处理，确保所有类别之间的总和等于1。 接下来是机器学习的基本概念介绍。其核心任务在于通过数据来构建模型并评估效果好坏的指标即损失函数。根据不同的策略可以将算法分为监督、无监督及强化等几大类；在训练阶段中参数优化则依赖于调整这些内部变量以达到最佳性能状态。线性回归是一种早期且简单的参数学习方法，用于预测连续值目标变量；而分类任务通常采用超平面作为决策边界区分不同类别。 在线性模型方面，假设因变量与自变量间存在一种直线关系，并通过最小化损失函数（如均方误差）来找到最佳拟合线。对于二元或多元的分类问题可以使用逻辑回归和线性支持向量机等方法进行处理，在面对可分数据集时表现良好。 《神经网络与深度学习》讲义详细介绍了相关数学基础及机器学习概念，为后续深入研究奠定了坚实的基础；这些知识对理解复杂模型的工作原理及其实际应用至关重要。
     
  • 邱锡鹏《神经网络与深度学习》习题解答及方案4ndl.zip
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    本资源为复旦大学邱锡鹏教授所著《神经网络与深度学习》一书配套的习题解答和实验方案，旨在帮助读者深入理解和实践书中理论知识。 《神经网络与深度学习》是由邱锡鹏教授编写的学术专著，深入探讨了神经网络和深度学习的理论基础及其实际应用。该书系统地介绍了神经网络的基本概念、发展历程、关键技术及当前的研究方向，在深度学习领域具有重要价值。 书中各章节后的练习题解答集为读者提供了检验自己理解程度的机会，并且是教师教学过程中的宝贵参考资料。这些答案有助于加深对相关概念的理解，掌握算法实现和模型优化的方法。 解决方案包中包含的文件名为“邱锡鹏著《神经网络与深度学习》习题答案_solutions4nndl”及“solutions4nndl-master”，表明了内容是为该书量身定制。通过这些命名提示，读者可以轻松找到对应章节和练习题进行对照研究。 在掌握深度学习的过程中，理论知识的学习与实际问题解决能力同样重要。《神经网络与深度学习》及其配套解答集能够提供从基础知识到高级应用的全面学习体验。这不仅有助于加深对技术的理解，还能提升运用这些方法处理现实问题的能力。 此外，《神经网络与深度学习》练习答案的存在体现了学术界对于知识传播的支持。通过共享解决方案，可以促进资源更广泛的分享和利用，从而推动该领域的进步和发展。 对于初学者而言，这样的习题解答集是一份宝贵的辅助材料。它不仅提供了验证自己解题思路的机会，还能激发读者深入研究的兴趣。通过对比官方答案与个人理解的差异，学习者能够发现思维上的盲点并加以改进。 而对于具有一定深度学习知识的人士来说，《神经网络与深度学习》练习答案同样具有参考价值。它们不仅可以作为检验自身掌握程度的工具，还能够在实际工作中提供解决问题的新视角和方法。这有助于提升创新能力和专业水平。 邱锡鹏教授编写的《神经网络与深度学习》及其解答集对于广大爱好者及专业人士而言是一份不可多得的学习资料。它不仅能够帮助读者巩固理论知识，还能促进实践能力的提高，推动深度学习技术的应用和发展。
     
  • 邱锡鹏的3小时神经网络与深度学习PPT
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    该PPT由邱锡鹏教授精心准备，涵盖了神经网络和深度学习的基础理论及其应用实践。总计三个小时的内容深入浅出地介绍了深度学习的关键概念和技术细节。适合对人工智能领域感兴趣的初学者和进阶者观看学习。 神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
     
  • 深度学习与神经网络实验1
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    本课程为学生提供实践平台，探索深度学习和神经网络的核心概念和技术。通过一系列实验项目，学员将掌握模型构建、训练及优化技巧。 请使用线性回归模型拟合以下两组数据（也可以选择逻辑回归或感知器算法）。第一组数据为：[1, 1], [2, 3], [2, 1], [1, 0], [5, 2], [4, 0], [3, 1], [4, 3], [7, 3]。第二组数据为：[0.067732, 3.176513],[0.427810, 3.816464],[0.995731, 4.550095],[0.738336, 4.256571],[0.981083, 4.560815],[0.526171, 3.929515],[0.378887, 3.526170],[0.033859, 3.156393],[0.132791, 3.110301],[0.138306, 3.149813],[0.247809, 3.476346],[0.648270, 4.119688],[0.731209, 4.282233],[0.236833, 3.486582],[0.969788, 4.655492],[0.607492, 3.965162],[0.358622, 3.514900],[0.147846, 3.125947]。
     
  • 实验环境5-1所需的nndl包
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    本简介针对实验环境5-1所需使用的nndl包进行介绍，包括其功能、安装方法以及在深度学习实验中的应用，帮助用户顺利完成相关课程和研究。 实验环境5-1所需要的nndl包。
     
  • 深度学习与神经网络实验04
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    本课程为《深度学习与神经网络》系列实验第四部分，侧重于实践操作和项目应用，旨在通过编程实现神经网络模型来解决实际问题，帮助学生深入理解深度学习核心概念和技术。 利用numpy 和tensorflow 、pytorch 搭建全连接神经网络。使用numpy 实现此练习需要自己手动求导，而tensorflow 和pytorch 具有自动求导机制。 数据集: MNIST数据集包括60000张训练图片和10000张测试图片。这些样本的数量足够用来训练一个非常复杂的模型（例如深层的CNN神经网络）。它经常被用作新模式识别模型的基准测试案例，同时也为学生和研究者们提供了一个方便执行实验的数据集。此外，MNIST数据集相对较小，可以直接在笔记本电脑CPU上运行。 题目要求： 补全full_connection_numpy.ipynb 和 full_connection_tensorflow.ipynb中空缺的部分。
     
  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。