11.13

实验总结

在学习和实验过程中，我也逐渐意识到深度学习框架（如PyTorch）在更复杂的任务中，比如图像处理、自然语言处理等，发挥着重要作用。虽然本次实验侧重于传统机器学习算法，但未来我计划深入学习PyTorch，特别是在以下几个方面：

 

深度学习模型构建：深度学习框架能够支持更复杂的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，对于图像、文本等非结构化数据的处理能力更强。

自动微分与优化：TensorFlow和PyTorch的自动微分功能，使得梯度计算和优化过程变得更加高效和灵活，极大地简化了模型训练的过程。

大规模数据处理与并行计算：这两个框架都能有效支持GPU加速计算，使得深度学习模型能够处理更大规模的数据集，同时提高训练速度和效率。

 

总之，本次实验不仅帮助我进一步理解了传统机器学习算法的原理和应用，也为我后续深入学习深度学习框架打下了基础。未来我将继续加强对PyTorch的学习，提升自己在处理复杂任务中的能力。