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《PyTorch深度学习实践》完结合集_哔哩哔哩_bilibili​

目录

1 神经网络

2 感知机

3 表征学习（representation learning）和特征工程（feature engineering）

4 pytorch

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1 神经网络

人类通过大脑来记忆训练事物，建立数学模型，进而在见到事物或者看到语言，来调用训练好的模型来推理识别抽象出一张图片或者抽象名称。下图是AI的一些分类：

 

演化到深度学习的一个简单的历程：

一些神经网络：

为什么会有深度学习？
（1）手动设计数学模型提取特征，特征检测器，比如fast、SIFT等比较困难
（2）SVM向量机处理大的数据集不太好
（3）越来越多的应用需要处理非结构数据，深度学习比较适合

2 感知机

（1）神经元

（2）感知机（深度学习）
多层感知机（MLPs）：输入层、隐藏层、输出层构成
输入层：接收数据
隐藏层：通过学习特征，forward，loss，激活函数，bp、优化器更新参数
输出层：输出满足一定训练后的参数、weights 和bias
反向传播：Back Propagation （链式求导法则，比较简单）



 

3 表征学习（representation learning）和特征工程（feature engineering）

representation learning：模型自动学习数据的表示，CNN、RNN等
Feature engineering：特征工程、让专家人为的提取特征

4 pytorch

（1）动态计算图（dynamical graph）
（2）tensor
（3）GPU加速
（4）接入很多模型，神经网络
（5）量化
（5）forward和backward的自动梯度的计算
（6）

PyTorch​

pytorch.org/​编辑

(7) MLPS

深度学习02-神经网络(MLP多层感知器)-CSDN博客​

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