神经网络心得体会,简单循环神经网络

　　人工智能自诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域不断扩大。目前人工智能(AI)已经以雷霆万钧之势从学术界潜入到行业的各个角落，其价值可想而知。人工智能是一门具有挑战性的科学。从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。机器学习中的神经网络是研究人工智能最热门的方向，多层复杂神经网络发展到现在的深度学习。

　　数学基础：高等数学、线性代数、概率论和数理统计(后两者在本文中可能没那么重要)编程基础：Python(https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html)1.AI从入门到放弃：BP神经网络算法推导及代码实现笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38006693

　　总结：这部分是学习神经网络的前提，其中梯度下降法需要掌握(高等数学的知识点很多)，神经网络中的梯度下降法或BP算法使用高等数学中的链求导法则(可以顺着这个方向)。链接很多，但是有三点是我们需要掌握的：梯度下降法，BP算法，损失函数的定制(提供的链接没有提到，但是用到了，也有人用信息论的知识定制损失函数)。

　　2.神经网络或深度学习框架的选择：https://blog.csdn.net/broadview2006/article/details/79147351

　　总结：我觉得我讲的不错，也用pytorch的框架。但是也有必要列出其他的神经网络框架，如下图所示。Pytorch框架学习教程：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook

　　3.搭建我们所需的环境：这部分我也弄了很长时间，主要原因是pytorch所需要的包都是从国外下载，下载速度很慢导致崩溃。

　　第一步，选择Python的编程工具。

　　推荐使用清华的源码Anaconda(https://mirrors . tuna . Tsinghua . edu . cn/Anaconda/archive/)。下载后就可以安装了。这个工具是Python环境自带的。

　　第二，安装pytorch环境。

　　Pytorch安装和配置：https://blog.csdn.net/tough_strong/article/details/103137029

　　注意：安装的第二步容易出错。

　　所有工作完成后，我们就可以在GitHub(https://github.com/)上找一个项目运行了(本文不做详细解释)。运行后，可以尝试自己写代码。

　　最后放上一些自己觉得不错的链接，因为写这篇文章的初衷就是为了收集几个链接，怕以后找不到。

　　卷积网络特征图的可视化(自定义网络和VGG网络)；

　　https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/81255498

　　Pytorch中正确设计和加载数据集的方法：

　　https://ptorch.com/news/215.html

　　Pytorch使用(I)来处理和加载自己的数据：

　　https://blog.csdn.net/gyguo95/article/details/78821520/

　　Pytorch:从读取数据到项目落地：

　　https://blog.csdn.net/qq_26697045/article/details/100987856

　　fastrcnn张量流代码的理解：

　　https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html

　　fast-rcnn，github tf代码解释记录：

　　https://blog.csdn.net/qq_41576083/article/details/82966489

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