?

1、AI的分類：

?2、深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用：

?

?

?

?

?

?3、案例研究-廣告點(diǎn)擊

?

?

QA:

1.深度學(xué)習(xí)的模型的可解釋性是黑盒，業(yè)界都是比較關(guān)心的，但是確實(shí)是一個(gè)放棄的地方。為什么有效和可解釋性并不是相同的。一個(gè)模型在一個(gè)什么上面有應(yīng)用會(huì)有一個(gè)解釋，什么樣的模型會(huì)考慮空間、時(shí)間、是否工作的可解釋性。

2.領(lǐng)域?qū)＜?舉個(gè)例子，我們要做農(nóng)業(yè)的識別，用無人機(jī)拍下來，得到的數(shù)據(jù)集需要領(lǐng)域?qū)＜襾斫忉屖裁措A段長成什么樣子，將需求提出來，也就是項(xiàng)目經(jīng)理，甲方爸爸。

3.深度無法從數(shù)學(xué)規(guī)范上表示？并不是，具體用數(shù)學(xué)來解釋為什么可以工作和為什么可以不工作是目前較難解決的一個(gè)問題。

4.符號學(xué)可以和機(jī)器學(xué)習(xí)融合嗎?符號學(xué)在深度學(xué)習(xí)上已經(jīng)有了進(jìn)步，比如圖模型。

5.mac支不支持pytorch？支持，但沒有GPU，僅僅可以用CPU

6.自然語言處理還比較一般，不如在圖片上做的好一些。

7.如何尋找自己領(lǐng)域的paper？在后面會(huì)分享自己的一些做法。

8.無人駕駛出現(xiàn)一次的問題會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的后果，因此無人駕駛在錯(cuò)誤率上特別重視，我們不會(huì)深入講解這里，因此在無人駕駛中我們會(huì)對很多模型做一個(gè)預(yù)測，然后進(jìn)行一種投票，再輔助一系列的傳感器進(jìn)行糾正，降低錯(cuò)誤率，提高精度。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Pytorch神经网络基础理论篇】 01 从零开始介绍深度学习算法和代码实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。