3、深度学习与监督学习入门

深度学习与监督学习入门

1. 学习领域结构概述

在机器学习的广阔领域中，不同的学习方式和模型架构构成了丰富多样的知识体系。监督学习是其中一个重要的分支，它涉及从输入到输出的映射关系学习。同时，还有无监督学习和强化学习等其他重要领域。

监督学习的流程贯穿多个关键环节，从模型的构建、训练，到性能的评估和提升，每个步骤都紧密相连。而深度学习作为机器学习中的一个强大工具，在监督学习、无监督学习和强化学习中都有广泛应用。

以下是不同学习领域的大致结构和包含内容：
|学习领域|包含内容|
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|监督学习|从第2章到第9章详细介绍，包括浅神经网络和深度神经网络的构建、训练、性能评估等|
|深度神经网络架构变化|第10章到第13章，如卷积网络、残差连接和变换器等|
|无监督学习|第14章到第18章，涉及生成对抗网络、变分自编码器、归一化流和扩散模型等现代深度生成模型|
|强化学习|第19章简要介绍，是一个值得深入研究的领域|
|深度学习基础问题探讨|第20章提出一些关于深度学习的基本问题，如深度网络为何易训练、泛化能力为何强等|
|伦理与深度学习|第21章讨论深度学习中的伦理问题|

2. 监督学习基础概念

监督学习的核心目标是构建一个能够将输入映射到输出的模型。例如，以二手丰田普锐斯为例，输入可以是汽车的年龄和里程数，输出则是汽车的估计价值（以美元为单位）。

监督学习的基本流程如下：
1. 模型定义 ：模型是一个数学方程，它包含参数。不同的参数值会改变计算结果，从而确定输入和输出