Pytorch与深度学习小白零基础快速入门实战一
Deeping Learning
学习大纲
First
- 深度学习能做什么
- 深度学习到底是什么
- 它有什么特点
2016年开始人工智能开始火爆(人机围棋大战引起)
机器学习又是人工智能的一个分支
深度学习广受欢迎的三个因素
因素一:反向传播(BP)算法
错误追踪方法
这种算法通用
卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)神经图灵机
因素二:深度可以从多个尺度把握数据中的特征
因素三:端到端的学习(两种不同信息的映射)
Second
初学者使用平台Pytorch
实战项目一:手写数字识别
Pytorch特点:
Phythonic 、Tensor Computation(张量计算) 、Dynamic Computation Graph
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Tensor运算
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动态计算图
动态计算图是PyTorch的最主要特性
可以让我们的计算模型更加灵活、复杂;让反向传播算法随时进行
圆圈节点表示运算;方块节点表示变量;节点之间的连线表示依赖关系