第二次作业：深度学习和 pytorch 基础

DEADLINE： 2022/10/01 22:00   以小组为单位完成提交

1. 视频学习

视频学习包括两章内容：

1.1 绪论

下载地址：https://www.aliyundrive.com/s/U5Y351cJ5yG 

• 从专家系统到机器学习
• 从传统机器学习到深度学习
• 深度学习的能与不能

1.2 深度学习概述

下载地址：https://www.aliyundrive.com/s/fS53YJjQ3tb

• 浅层神经网络：生物神经元到单层感知器，多层感知器，反向传播和梯度消失
• 神经网络到深度学习：逐层预训练，自编码器和受限玻尔兹曼机

2. 代码练习

代码练习需要使用谷歌的 Colab，它是一个 Jupyter 笔记本环境，已经默认安装好 pytorch，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。使用方法可以参考 Rogan 的博客：https://www.cnblogs.com/lfri/p/10471852.html 国内目前无法访问 colab，可以安装 Ghelper: http://googlehelper.net/

实验指导书是新版的 mhtml 文件，用新版的 Micrsoft Edge 可以打开

2.1 pytorch 基础练习

基础练习部分包括 pytorch 基础操作，实验指导下载链接

要求： 把代码输入 colab，在线运行观察效果。

2.2 螺旋数据分类

用神经网络实现简单数据分类，实验指导下载链接

要求： 把代码输入 colab，在线运行观察效果

备注：详细说明可参考 https://atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/zh/week02/02-3/ 中英文字幕的视频讲解在B站：https://www.bilibili.com/video/BV1gV411o7AD?p=4 有精力的同学可以看看

3. 博客作业要求

完成一篇博客，题目为 “ 第二次作业：深度学习基础 ” ，博客内容包括两部分：

【第一部分】视频学习心得及问题总结

根据视频的学习内容，写一个总结，最后列出没有学明白的问题，针对大家的疑问，下次课会讨论一下，大家可提前把问题列出来。

【第二部分】代码练习

在谷歌 Colab 上完成 pytorch 代码练习中的 2.1 pytorch基础练习、2.2 螺旋数据分类，关键步骤截图，并附一些自己的想法和解读。

热爱学习，拒绝划水 ~~~