动手学深度学习.pdf

### 动手学深度学习——基础篇 #### 目录概览与背景介绍 《动手学深度学习》是一本旨在帮助读者从理论到实践全面掌握深度学习技术的教材。本书覆盖了深度学习的基础知识、核心算法及实际应用案例。特别地，通过本章节的摘录可以看到，作者们着重于讲解数据操作、数据预处理以及线性代数等基础知识，这些是进行深度学习项目不可或缺的部分。 #### 数据操作 **入门：** - **数组创建：**在深度学习中，我们经常需要处理多维数组（张量）。了解如何在Python中使用`NumPy`或深度学习框架如`PyTorch`和`TensorFlow`创建基本的数组结构至关重要。 - **数据类型：**了解不同数据类型（如整型、浮点型）及其在计算中的意义。 **运算符：** - **算术运算：**加减乘除等基本运算。 - **比较运算：**用于判断两个数组元素之间的关系。 - **逻辑运算：**如与、或、非等，用于复合条件的判断。 **广播机制：** - **定义：**广播机制允许我们在不同形状的数组之间执行算术运算。例如，可以将一个形状为`(1, 2)`的数组与一个形状为`(3, 1)`的数组相加，得到一个形状为`(3, 2)`的结果数组。 - **应用场景：**在深度学习中，广播常被用于权重更新等场景，使得模型训练更加高效。 **索引和切片：** - **索引：**获取特定位置的元素。 - **切片：**选取连续的一段元素，支持多维度的选取方式。 - **高级索引：**使用布尔数组或整数数组进行复杂索引操作。 **节省内存：** - **视图：**不复制原始数据，而是提供对原数据的不同视角，有效减少内存占用。 - **转置：**改变数组的轴序，但不会增加额外内存负担。 **转换为其他Python对象：** - **列表：**将数组转换为Python列表，方便进一步的数据处理。 - **字典：**当数据需要按照键值对形式存储时，可以考虑将特定数组转换成字典。 #### 数据预处理 **读取数据集：** - **文件格式：**常见的数据集格式包括CSV、JSON等，了解如何读取这些格式对于处理实际数据至关重要。 - **库选择：**利用Python库如`pandas`来高效读取和解析数据集。 **处理缺失值：** - **缺失值识别：**使用特定的函数或方法识别数据集中的缺失值。 - **填充策略：**采用插值、均值/中位数填充等方式处理缺失值，避免数据偏差。 **转换为张量格式：** - **定义：**将数据转换为张量格式，便于后续的深度学习模型处理。 - **库支持：**多数深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）提供了内置函数来实现这一转换过程。 #### 线性代数 **标量、向量、矩阵与张量：** - **标量：**单一数值，没有方向。 - **向量：**一组按顺序排列的数值，可以视为具有方向的线段。 - **矩阵：**由行和列组成的二维数组，常用于表示线性变换。 - **张量：**多维数组，可以视为矩阵的推广。 **张量算法的基本性质：** - **张量加法：**与向量、矩阵加法相似，对应位置的元素相加。 - **张量乘法：**包括点积、外积等多种形式。 - **转置：**交换张量的维度，对于多维张量来说尤为重要。 **降维：** - **定义：**减少数据的维度，以便更容易地进行可视化或简化计算。 - **常用方法：**主成分分析(PCA)、奇异值分解(SVD)等。 **点积（Dot Product）：** - **定义：**两个向量的对应元素乘积之和。 - **应用场景：**计算向量之间的夹角余弦值，评估向量相似度。 **矩阵-向量积：** - **定义：**矩阵的每一行与向量对应元素相乘再求和。 - **应用场景：**在神经网络中用于计算层间传递的信号。 **矩阵-矩阵乘法：** - **定义：**矩阵乘法是矩阵间的一种组合运算，涉及到行列间的点积计算。 - **应用场景：**广泛应用于机器学习模型中，如线性回归、神经网络等。 通过对上述知识点的学习，读者不仅可以获得坚实的数学基础，还能更好地理解和应用深度学习技术。这本教材通过丰富的实例和详尽的解释，为初学者提供了很好的学习路径。