# 深度学习与邱
## 引言
深度学习是人工智能领域的一个热门话题，它利用神经网络模拟人脑的学习过程，通过大量的数据训练模型，从而实现智能化的任务。邱（Qiu）是一个典型的中国姓氏，相信很多人都会遇到这个姓氏。本文将结合深度学习和邱这两个概念，介绍深度学习的基本原理和应用，并通过代码示例来展示深度学习的实际操作。
## 深度学习的基本原理
深度学习是一种通过多层神经网络进行学习的机器学习方
原创
2024-03-20 05:48:25
27阅读
写在前面： 开启新的学习模块——“神经网络与深度学习”。参考书目：《神经网络与深度学习》，邱锡鹏版本。纯小白级别的入门选择，将会在此记录一点读书的思考和感悟，如果有志同道合的小伙伴感兴趣可以一起。今天读的是第一章绪论的内容，从一个大局观的角度带领读者领略了机器学习（ML）的基础知识。我读完之后觉得建立起来了对于机器学习的大致印象，没有难以理解的鸿沟，但是需要通过这种自我梳理的方式使得我对这部分的知
转载
2023-09-27 19:19:53
97阅读
自然语言处理中的预训练模型1、自然语言表示学习1.1 什么是自然语言处理（NLP）自然语言≈人类语言，不同于人工语言（如程序语言）；1.2 NLP的基础：语言表示如何在计算机中表示语言的语义？知识库规则分布式表示句子嵌入1.3 自然语言处理任务序列到类别-情感分类/文本蕴含同步的序列到序列-中文分词异步的序列到序列-机器翻译1.4 NLP的语义组合语言的性质：层次性/递归性/序列性语义组合：句子的
转载
2023-10-03 20:43:27
60阅读
大纲：（1）概述：机器学习概述、感知器、应用（2）基础模型：前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、网络正则化与优化、应用（3）进阶模型：注意力机制与外部记忆、无监督学习、概率图模型、深度生成模型、深度强化学习、模型独立的学习方式 整理的知识点：1. 机器学习历史：1950~1965（规则+知识）、1970~1985（专家系统）、1985~2005（统计浅层学习）、2005~至今（统计
转载
2023-08-04 19:50:05
116阅读
12月16日晚，我院第二期“翰墨书香”书法培训班举行结课仪式。文学院教师杨国庆、我院辅导员陈应权、毛庆到场参加。结课仪式由团委书记郭康凌主持。杨国庆老师和书法班培训老师曹智龙首先逐个点评指导了每位学员的结课作品，并针对性地提出了后续学习建议。所有学员也互相学习、取长补短。杨老师提出，学院为学生打造了优质的平台，希望各位学员能认真学习，从书法中汲取智慧和营养，知晓、传播、继承和发扬中华优秀传统文化。
转载
2024-01-10 22:04:56
54阅读
本报告主要回顾词法、句法领域的最新研究进展。关于报告人：邱锡鹏，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、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 1600 余次。开源中文自然语言处理工具 FudanNLP 作者。2015 年入选首届中国科协
转载
2024-05-04 10:37:09
81阅读
复旦自然语言处理(简称FNLP)，是上海复旦大学计算机学院邱锡鹏教授(微博：@邱锡鹏)带领的团队研发出的一套基于机器学习的中文自然语言文本处理的开发工具包，该工具包包含了为实现这些任务的机器学习算法和数据集。 目前，邱锡鹏教授是复旦大学计算机学院媒体计算研究所成员，主要研究方向是自然语言处理、自动问答系统以及统计机器学习。邱锡鹏教授所在团队也是国内最早从事自然语言处理的课题组之一，学术带头人
转载
2023-12-19 09:10:47
169阅读
中新社雅加达10月16日电 题：从《美丽的梭罗河》到雅万高铁主题歌
——专访印度尼西亚华语主持人、歌手邱烈丰
中新社记者 李志全
时至今日，诞生80余年的《美丽的梭罗河》仍是印度尼西亚举办重大活动、在重要场合播放频率最高的歌曲之一。这首歌也曾登上中国春晚舞台，在华人社会有着较高知名度。2023年，印度尼西亚华语主持人、歌手邱烈丰(Andy Qiu)创作了一首以雅万
原创
2024-10-17 17:36:35
9阅读
《邱祖忏悔文》是金末元初道教全真道祖师丘处机创作一篇忏悔戒文。这篇文章通过写人从历劫以来，因做了种
原创
2024-01-23 15:24:50
0阅读
# 如何使用 FastNLP 实现自然语言处理模型
## 一、背景介绍
FastNLP 是一个高效且易用的自然语言处理框架，由邱锡鹏教授开发。它广泛用于文本分类、命名实体识别、文本生成等任务。本文将详细介绍如何使用 FastNLP 来实现一个简单的文本分类任务。
## 二、流程概述
首先，我们需要了解实现 FastNLP 的大致流程。以下是一个简单的步骤表格：
| 步骤
原创
2024-09-04 04:42:43
69阅读
因为Linux和Java像开源。所以，现在在server基本上使用部署Linux平台即server。然后部署项目。在开发项目的过程中。程序员绝大多数仍采用最经典windows操作系统，尽管Linux也有系统的桌面，为人民，还是不太习惯。持Linux平台。所以在使用的频率那是相当的少！在开发中，开发环...
转载
2015-10-06 21:33:00
31阅读
2评论
本篇为博主阅读邱教授大作后做的总结和复习。全书共15章。
第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者对相关知识进行全面的了解。第2、 3章介绍了机器学习的基础知识。第4、 5、 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章简要介绍了一些无监督学习方法。第10章
转载
2023-11-23 15:04:14
282阅读
复旦邱锡鹏组最新综述：A Survey of TransformersA Survey of Transformers Transformers已经在人工智能诸多领域，如NLP.CV,声音处理等方面取得进展，也受到学术界和工业界的广泛关注。目前也已经提出了一系列Transformer的变体，称之为X-Formers，但是却没有对这些X-formers进行系统、全面的综述文章。因此本文对这方面的工作
转载
2023-08-30 20:39:26
199阅读
人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型。在本章中，主要关注采用误差反向传播来进行学习的神经网络，即作为一种机器学习模型的神经网络。从机器学习的角度来看，神经网络一般可以看作是一个非线性模型，其基本组成单元为具有非线性激活函数的神经元，通过大量神经元之间的连接，使得神经网络成为一种高度非线性的模型。神经元之间的连接权重就是需要学习的参数，可以在机器学习的框架下通过梯度下降方法来进行学
转载
2024-01-31 09:34:40
79阅读
入门深度学习的最大阻碍是啥，课程资料太少、难度太大？可能对于大部分中国AIer来说，语言门槛高过了一座大山。网红课虽好，但是英语听不懂啊。现在，一套口碑巨佳的中文版深度学习书更新了，这套书名叫《神经网络与深度学习》，复旦大学老师邱锡鹏出品，从语言上先把不必要的门槛降低了。它面向深度学习小白，从人工智能的基本概念开启，可以说超级友好了。此外，可以附加的全部资料一站式配齐，从教材、讲解PPT、示例代码
转载
2024-02-02 18:09:50
63阅读
卷积神经网络(CNN)是一种具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络最早主要是用来处理图像信息。在用全连接前馈网络来处理图像时，会存在以下两个问题：（1）参数太多：随着隐藏层神经元数量的增多，参数的规模也会急剧增加。这会导致整个神经网络的训练效率非常低，也很容易出现过拟合。（2）局部不变形特征：自然图像中的物体都具有局部不变性特征，比如尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息
转载
2020-02-20 22:05:00
233阅读
# 如何实现“邱锡鹏 神经网络”
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何实现“邱锡鹏 神经网络”。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成这个任务，并为你提供每个步骤中所需的代码。
## 整体流程
下面是实现“邱锡鹏 神经网络”的整体流程，我们将按照这个步骤来进行实现。
```mermaid
sequenceDiagram
participant 小白
participant
原创
2023-10-02 09:06:55
65阅读
这次 QCon (北京)会议网站架构案例分析这个 Track ，虽然话题不多，但课程设计时候考虑覆盖的面还是比较广的。作为视频网站代表，优酷带来了一场包含不少实战经验的技术分享。邱丹(优酷网开发副总裁，核心架构师)可能公司的事情比较忙，一直到第二天中午才赶到会场。还半开玩笑说，’怎么这么多人，还以为是小型的会议呢’…缓存缓存黄金原则：让数据更靠近 CPU。 CPU-->CPU 一级缓存--
转载
2023-08-10 00:51:39
221阅读
# 如何实现“邱锡鹏的深度学习”
## 简介
深度学习是一种机器学习的方法，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过构建多层的神经网络来实现对数据的学习和预测。邱锡鹏是深度学习领域的专家，他的研究成果为深度学习的发展做出了重要贡献。本文将教会你如何实现“邱锡鹏的深度学习”。
## 整体流程
首先，我们来看一下实现“邱锡鹏的深度学习”的整体流程。可以用以下表格展示：
| 步骤 | 动作 |
|
原创
2023-12-19 12:53:06
71阅读
关于封面插图第1章 大数据世界中的数据科学1.1 数据科学和大数据的好处和用途1.2 数据种类1.2.1 结构化数据1.2.2 非结构化数据1.2.3 自然语言数据1.2.4 计算机数据1.2.5 图类数据1.2.6 音频、视频和图像数据1.2.7 流数据1.3 数据科学过程1.3.1 设置研究目标1.3.2 检索数据1.3.3 数据准备1.3.4 数据探索1.3.5 数据建模1.3.6 展示与自
转载
2024-09-03 15:15:03
55阅读
