[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

发布时间：2023年12月17日

前言：

? ? ? ? 深度学习常用的开发平台

TensorFlow

torch

theano

caffe

DSSTNE

mxnet

libdnn

CNTK

?目录：

? ? ?1： 深度学习发展历史

? ? ?2：?DeepLearning 工程简介

? ? ?3： DNN 简介

? ? ? ??

一 发展历史

二 DeepLearning 工程简介

? ? ? 深度学习三大步：

? ?

? 定义映射函数（神经网络）
? 定义损失函数
? 通过梯度更新，选择最好的映射函数

? ? ? ?

? ?2.1 Neural Network

? ? ? ? 给定了一个函数，可以设置不同的参数，所以对应为

一个函数集合

? ??z^{l+1}=X^{l}w^{l}+b^{l}

? ??a^{l+1}=\sigma(z^{l+1})

? ?不同模型在图像识别上面的错误率,

三 DNN

? ??深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,这里面结合

手写数字的例子简单的介绍一下

? ?3.1 模型

? ? ? ? ?

? 可以分为三部分：

? ? ? 输入层,隐藏层,输出层

? ?3.2 损失函数

? ? ? ?L(y,\hat{y})=-\sum_{i}^{10}\hat{y_i}log y_i

? 3.3 Graident Descent

? ? ? 通过Backpropagation(反向传播算法)更新梯度，Backpropagation 后面会单独介绍

参考：

6: Brief Introduction of Deep Learning_哔哩哔哩_bilibili

文章来源:https://blog.csdn.net/chengxf2/article/details/134954010
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