2020秋季软件工程班 (中国海洋大学 - 信息科学与工程学院)

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【第2次作业】深度学习和 pytorch 基础 [已截止]


DEADLINE: 2020/10/18 22:00

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.jianguoyun.com/p/DWDBmnYQrKKIBhiptcID

  • 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.jianguoyun.com/p/Deg1OEwQrKKIBhirtcID

  • 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,升级链接:https://www.microsoft.com/zh-cn/edge

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 “ 第一次作业: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。

 

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