深度学习

本文介绍了神经网络的基础知识与应用，重点涵盖以下内容： 张量操作：创建、转换、形状修改及基本运算方法 激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax的特点与使用场景 网络构建：模型类定义、参数初始化方法及层结构设计 损失函数：交叉熵、MSE等损失函数的应用场景 优化算法：梯度下降及其改进方法（Momentum、Adam等） 正则化技术：Dropout和BN层的原理与实现 图像处理：卷

本文系统介绍了深度学习中的关键概念和技术，主要包括： 张量操作：PyTorch中张量的创建、类型转换、数学运算以及与NumPy的互操作，强调了内存共享问题及解决方法。 神经网络基础： 激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、Softmax）的特性与应用场景 参数初始化方法（Xavier、Kaiming等） 损失函数（交叉熵、MSE等）及优化算法（SGD、Momentum、Adam等） 模型构

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