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1、学习目标：

        学会使用pytorch构建学习系统

        理解基础的神经网络和深度学习

需要具备

        线性代数+概率论（随机变量和分布之间的关系）

        python

过拟合指的是：数据量过少、网络太简单、方法使用不当

2、深度学习爆发的三大核心因素

前馈神经网络（全连接网络）

        层级结构：输入层——隐含层——输出层

        应用场景：图像分类、回归预测等基础任务

卷积神经网络（CNN）

        核心特征：局部连接、权值共享、池化操作

        优势：平移/缩放不变性，适合图像处理

        典型应用：imageNet竞赛、AlphaGo视觉模块

循环神经网络（RNN）

        核心特征：时间序列依赖处理能力

        架构特点：隐含层循环连接

        典型应用：自然语言处理、语音识别

3、GPU加速

技术优势：

        并行处理海量张量运算

        3D图形渲染技术转用于深度学习训练

关键作用：

        缩短训练周期（如AlexNet训练时间从月数降至数天）

        支持更深层网络架构开发

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