1.深度学习基础

深度学习的定义

物体分类，物体检测和分割，样式的迁移（将样式图片和内容相结合，滤镜），人脸的合成

文字生成图片，文字生成，无人驾驶汽车。

案例研究–广告点击

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触发–点击率预估–排序（点击率*竞价）

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预测与学习

特征提取–模型–点击率预测

训练数据–特征和用户点击–模型

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最后需要性能和精度的学习

数据

N维数据样例

N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构

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访问元素

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张量表示数据组成的数组

有shape，numel，reshape函数

zeros，ones函数

randn函数，每个元素符合均值为0，标准差为1的标准高斯分布（正态分布）中随机采样

也可以通过python.tensor来赋值

sum函数对所有张量进行求和，形成一个单元素张量

两个tensor的形状不同，也可以通过广播机制来执行元素操作

线性代数

如果你曾经在餐厅支付餐费，那么你已经知道一些基本的线性代数，比如在数字间相加或相乘。例如，北京的温度为 52∘

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