lxlyhwl的博客

独热编码（One-Hot Encoding）是一种将分类变量（类别特征）转换为二进制向量的编码方法。这种方法常用于机器学习和数据分析中，以便将非数值的类别数据转换为数值形式，从而可以被机器学习算法所处理。

多层感知机（Multilayer Perceptron,MLP）是一种前馈人工神经网络模型，它由多个层级组成，每个层级包含多个神经元。MLP 最基本的形式包括一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每层中的神经元与下一层的所有神经元完全连接，形成一种“全连接”的网络结构。这种结构使得MLP能够学习输入数据与输出之间的复杂非线性关系。主要组成部分（1）输入层：接收原始输入数据。每个神经元代表输入数据的一个特征。（2）隐藏层：位于输入层和输出层之间的一层或多层。

深度学习中常见的优化算法mini-batch SGD的学习总结。

Softmax 回归（也称为多项式逻辑回归或最大熵分类器）是一种用于多分类问题的线性模型。它主要用于将输入数据映射到多个离散类别中的一个。Softmax 回归是逻辑回归（Logistic Regression）的扩展，适用于多分类任务，而不是二分类任务。用沐神两页ppt阐述softmax回归里的核心概念。

学习深度学习时，使用pytorch时遇到numpy报错问题。

依据《动手学深度学习》理解并复现“线性规划”课程代码。

基于win11环境，学习《动手学深度学习》课程，安装基础环境。