网站建设和数据容量整合青岛网站排名推广
个人主页：Icomi
相信大家已经顺利完成了 PyTorch 基础知识的学习旅程，我们一起探索了 PyTorch 中张量的各种操作、自动微分的神奇奥秘、如何搭建线性回归模型以及模型的保存与加载等等重要内容。这些知识就像是我们在深度学习领域中建造高楼大厦的基石，为我们后续的学习和实践打下了坚实的基础。
现在，我们即将踏入一个全新的、更加精彩的领域 —— 神经网络的学习。神经网络可以说是深度学习的核心组成部分，它就像是一个充满智慧的大脑，能够让计算机从海量的数据中学习到复杂的模式和规律，从而实现各种强大的功能，比如图像识别、语音识别、自然语言处理等等。
在接下来的学习中，我们将深入了解神经网络的基础部分。首先，我们要对深度学习和神经网络建立基本的认识，明白它们的基本概念和工作原理，就像我们要了解一座建筑的设计蓝图和建造理念一样。
然后，我们会学习激活函数的作用。激活函数就像是神经网络中的 “开关”，它能够决定神经元是否被激活，从而让神经网络能够处理非线性的问题，使模型变得更加灵活和强大。
接着，我们会探究神经网络参数更新算法，这是让神经网络能够不断学习和优化的关键，就好比给汽车加油和定期保养，让它能够持续高效地运行。
我们还会了解常见的神经网络参数初始化方法，这一步就像是为神经网络的 “起跑” 做好准备，合适的初始化能够让模型更快地收敛和取得更好的性能。
另外，常见的梯度下降优化方法也是我们学习的重点，它能够帮助我们在神经网络的训练过程中找到最优的参数，就像在迷宫中找到一条通向出口的最佳路径。
同时，我们也要学习神经网络正则化的方法，这可以防止模型过拟合，让我们的模型能够更好地泛化到新的数据上，提高模型的稳定性和可靠性。
最后，我们会了解批量归一化的作用，它就像是一个 “调节器”，能够让神经网络的训练更加稳定和高效。
学完这些知识后，我会带着大家一起运用所学，亲手构建一个全连接神经网络。我们将根据历史手机价格数据，结合手机的各项参数，构建一个能够预测手机价格的模型。这将是一次非常有趣且有意义的实践，让我们能够将理论知识运用到实际中，进一步加深对神经网络的理解和掌握。
1. 什么是深度学习
在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：
机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：
传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习被看做黑盒子，可解释性差的原因。
随着计算机软硬件的飞速发展，现阶段通过深度学习来模拟人脑来解释数据，包括图像，文本，音频等内容。目前深度学习的主要应用领域有：
- 语音识别
- 机器翻译
- 自动驾驶
当然在其他领域也能见到深度学习的身影，比如风控，安防，智能零售，医疗领域，推荐系统等。
2. 发展历史（了解）
深度学习其实并不是新的事物，深度学习所需要的神经网络技术起源于20世纪50年代，叫做感知机。当时也通常使用单层感知机，尽管结构简单，但是能够解决复杂的问题。后来感知机被证明存在严重的问题，因为只能学习线性可分函数，连简单的异或(XOR)等线性不可分问题都无能为力，1969年Marvin Minsky写了一本叫做《Perceptrons》的书，他提出了著名的两个观点：1.单层感知机没用，我们需要多层感知机来解决复杂问题 2.没有有效的训练算法。
20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀起了基于统计模型的机器学习热潮。这个热潮一直持续到今天。人们发现，利用BP算法可以让一个人工神经网络模型从大量训练样本中学习统计规律，从而对未知事件做预测。这种基于统计的机器学习方法比起过去基于人工规则的系统，在很多方面显出优越性。这个时候的人工神经网络，虽也被称作多层感知机（Multi-layer Perceptron），但实际是种只含有一层隐层节点的浅层模型。
2006年，杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念。
2012年，在著名的ImageNet图像识别大赛中，杰弗里·辛顿领导的小组采用深度学习模型AlexNet一举夺冠。AlexNet采用ReLU激活函数，从根本上解决了梯度消失问题，并采用GPU极大的提高了模型的运算速度。
同年，由斯坦福大学著名的吴恩达教授和世界顶尖计算机专家Jeff Dean共同主导的深度神经网络——DNN技术在图像识别领域取得了惊人的成绩，在ImageNet评测中成功的把错误率从26％降低到了15％。深度学习算法在世界大赛的脱颖而出，也再一次吸引了学术界和工业界对于深度学习领域的关注。
2016年，随着谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo以4:1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石，深度学习的热度一时无两。后来，AlphaGo又接连和众多世界级围棋高手过招，均取得了完胜。这也证明了在围棋界，基于深度学习技术的机器人已经超越了人类。
2017年，基于强化学习算法的AlphaGo升级版AlphaGo Zero横空出世。其采用“从零开始”、“无师自通”的学习模式，以100:0的比分轻而易举打败了之前的AlphaGo。除了围棋，它还精通国际象棋等其它棋类游戏，可以说是真正的棋类“天才”。此外在这一年，深度学习的相关算法在医疗、金融、艺术、无人驾驶等多个领域均取得了显著的成果。所以，也有专家把2017年看作是深度学习甚至是人工智能发展最为突飞猛进的一年。
2019年，基于Transformer 的自然语言模型的持续增长和扩散，这是一种语言建模神经网络模型，可以在几乎所有任务上提高NLP的质量。Google甚至将其用作相关性的主要信号之一，这是多年来最重要的更新。
2020年，深度学习扩展到更多的应用场景，比如积水识别，路面塌陷等，而且疫情期间，在智能外呼系统，人群测温系统，口罩人脸识别等都有深度学习的应用。