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Pytorch框架实践学习记录(一)——Overview

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Pytorch框架实践学习记录(一)——Overview

1.人类的智能过程
  • 由信息(information)得到推理(infer)
  • 由图像(image)得到预测(prediction)
2.机器学习
  • 将之前用来进行推理的大脑换成算法。
  • 所学课程中的算法思维方式:穷举、贪心、分治、动态规划等。
  • 机器学习中的算法:在数据集上由模型训练得到,大部分时基于统计的学习方法。
  • 深度学习属于机器学习的一种方法。
3.学习系统
  • 基于规则的系统:例如,由程序求原函数(先构造一批知识/规则库,例如 ∫ e x d x = e x int_{}^{}e^{x}dx=e^{x} ∫​exdx=ex, ∫ x N d x = 1 N + 1 x N + 1 int_{}^{}x^{N}dx=frac{1}{N+1}x^{N+1} ∫​xNdx=N+11​xN+1、 ∫ ( f ( x ) + g ( x ) ) d x = ∫ f ( x ) d x + ∫ g ( x ) d x int_{}^{}(f(x)+g(x))dx=int_{}^{}f(x)dx+int_{}^{}g(x)dx ∫​(f(x)+g(x))dx=∫​f(x)dx+∫​g(x)dx、三角变换等,再设计算法)。缺点:规则制定难、数量多。
  • 经典机器学习方法:输入-手工特征提取-找到输入与输出之间的映射-输出。
  • 表示学习:维度诅咒→解决方法:学到由高维空间降到低维空间的表示(流形Manifold)。
  • 深度学习:属于表示学习,也叫end-to-end的训练过程。
4.传统机器学习策略

5.SVM受到的挑战
  • 手工提取特征的限制
  • 在大数据集上效果不好
  • 越来越多应用需要处理无结构数据:图像、文本、声音等
6.神经网络
  • 最早来源于神经科学。
  • 现在的神经网络来源于数学和工程学。
  • 反向传播:实质是求偏导数,核心是计算图(先正向计算(前馈)。
  • 最早的深度学习模型:LeNet5(1998年)。
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