深度学习简介

深度学习是机器学习的一个重要分支，它通过构建具有多层处理层的人工神经网络来学习数据的表示。

神经网络基础

人工神经网络是由大量的神经元相互连接而成的网络结构。

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(784, 128)
        self.layer2 = nn.Linear(128, 10)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.layer1(x))
        x = self.layer2(x)
        return x
              

卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格类数据的神经网络架构，在计算机视觉领域取得了巨大成功。

循环神经网络

循环神经网络（RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络，它能够利用序列的时序信息。

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        output, hidden = self.rnn(x)
        return self.fc(output[:, -1, :])
              

Transformer架构

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，在自然语言处理领域取得了突破性进展。