《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview

文章目录

  • 前言
  • 1 算法
  • 2 框架
  • 3 学习系统发展
  • 4 维度诅咒
    • 压缩空间
      • 线性
  • 5 深度学习系统与以前的差别
  • 6 机器学习策略


前言

本文仅为个人学习记录,便于以后查看使用。

1 算法

四种:

  1. 穷举法
  2. 贪心法
  3. 分治法
  4. 动态规划

2 框架

《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview_第1张图片

只是包含关系,如表示学习只是机器学习的一部分。

3 学习系统发展

《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview_第2张图片

4 维度诅咒

假设1个维度上取10个样本可做到贴近实际分布,则2个维度需要102=100个样本,3个维度需要103=1000个样本……N个维度就需要10N个样本。

压缩空间

把N维空间压缩到3维。

线性

设有一个N×1的矩阵,想压缩成3×1,则需要找一个3×N的矩阵即可实现。

流形

5 深度学习系统与以前的差别

传统的机器学习中,特征学习(无标签。无监督学习中有很多都用来学习特征)和学习器(有标签)是分开学习的。
深度学习:所有的训练过程都是统一的,所以也将深度学习叫做端到端的训练过程。

6 机器学习策略

《PyTorch深度学习实践》学习笔记—— 第1讲 Overview_第3张图片

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