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

• Tensor运算

• 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