深度学习预备知识

原创 已于 2022-10-24 12:31:12 修改 · 867 阅读 · 0 ·
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#python #神经网络 #深度学习 #paddlepaddle #1024程序员节

于 2022-10-24 09:46:52 首次发布
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学习目标：

要想学习深度学习，首先我们要先掌握一些基本技能。

学习内容：

  1. 搭建Anaconda环境
  2. CUDA的安装及深度学习框架安装（后期我将采用Paddle框架）
  3. 学习Python相关基础（这里我推荐黑马程序的python教程）
  4. 掌握高等数学和线性代数基础
  5. 熟练使用pandas及numpy

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【深度学习预备知识--数据操作】
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要学习深度学习，首先需要先掌握一些基本技能。所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息。因此，我们先学习一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。机器学习通常需要处理大型数据集。我们可以将某些数据集视为一个表，其中表的行对应样本，列对应属性。线性代数为人们提供了一些用来处理表格数据的方法。我们不会太深究细节，而是将重点放在矩阵运算的基本原理及其实现上。深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。
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所有机器学习方法都涉及从数据中提取信息，因此需要一些关于数据的实用技能，包括存储、操作和预处理数据。机器学习通常需要处理大型数据集。线性代数和矩阵是计算大量数据的有力工具，需要一些矩阵运算相关的线性代数知识。深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。（autograd包会自动计算微分）机器学习还涉及如何做出预测：给定观察到的信息，某些未知属性可能的值是多少？因此需要一些统计与概率论相关的知识。
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