3、深度学习入门：从基础概念到 PyTorch 实践

深度学习入门：从基础概念到 PyTorch 实践

1. 深度学习概述

1.1 人工智能的演变

自计算机发明以来，我们就将其称为智能系统，并不断尝试增强其智能。过去，计算机能做而人类不能做的事情被视为人工智能，例如存储大量数据、进行大规模数学运算等。像击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫的深蓝机器，就被认为是人工智能机器。

然而，随着时间的推移，计算机能做而人类不能做的事情逐渐变成了普通的计算机程序。我们意识到，人类能轻松完成的一些事情，程序员却难以用代码实现。于是，机器学习应运而生，它让计算机从示例中学习规则，而不是由程序员显式地编写代码。

1.2 机器学习与深度学习

机器学习虽然解决了一些问题，但在处理高维数据和其他媒体类型的数据时，特征选择变得十分困难。例如，在人脸识别中，我们最初使用基于规则的程序提取面部特征，但这些对人类明显的特征对计算机来说并不明显。

这就引出了深度学习，它是机器学习的一个子集，采用数据驱动的方法，但让计算机自动决定特征。以 FaceNet 为例，它使用两个深度网络实现人脸识别。第一个网络从面部数据中识别特征集，第二个网络使用这些特征集进行人脸识别。

1.3 简单神经网络与深度网络

简单神经网络通常包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。理论上，一个隐藏层可以近似任何复杂的数学方程，但在实际应用中，单一隐藏层的效果并不理想。

在深度网络中，每一层都负责寻找特定的特征。初始层寻找更详细的特征，而最终层则抽象这些详细特征，找到更高级别的特征。

2. 常见深度学习架构

2.1 全连接网络