一、视频学习
问题:
- 从前深度学习时代到后深度学习时代,我们还需要做什么?
- 我还是没能理解机器是如何学习样本数据的内在规律的。
- 人工智能如何与心理学和哲学相联系,想不明白。
总结:
人工智能>机器学习>深度学习。
人工智能是一个宏大的命题,通过与各个领域相结合,惠及生活。机器学习需要对问题建模,确定目标函数,继而求解模型参数。机器学习根据有无监督分为全监督学习、无监督学习和半监督学习,又根据是否应用了神经网络分为深度学习和传统机器学习,在前深度学习时代我们需要采集大量数据进行分析,而在后深度学习时代我们只需要少量数据就可以交给机器进行深度学习。
一、代码练习
2.1 pytorch基础
感想:一般定义数据使用torch.Tensor,可以定义一个数、一个数组、矩阵、任意维度的数组,在输入老师给的代码中的m @ v时,出现了报错,显示我使用了错误的类型的变量,有点迷茫,查了一下百度,试着加了两个输出变量类型的代码,查看之后,我把这两行代码去掉,使用tensor.type方法修改变量类型,程序正常执行。
2.2 螺旋数据分类