深度学习

深度学习概述

什么是深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，使用多层神经网络来模拟人脑的学习过程。

深度学习架构

架构	应用场景
CNN	计算机视觉
RNN	序列数据
Transformer	NLP、多模态
GAN	图像生成

TensorFlow 入门

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

PyTorch 入门

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 64)
        self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练循环
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

卷积神经网络

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

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