丁澤中：通過緒論的介紹我大概了解到了機器學習發展前景以及目前的應用領域等相關知識。在對於神經網路基礎的學習過程之中我對啟用函式、感知器和神經網路相關基礎知識有了一定的了解和總結（詳細見關於神經網路基礎的學習筆記
）。目前存在的問題就是需要再複習複習高等數學相關知識==有些公式推導存在疑惑。然後，早日徹底理解這些原理。
李航：緒論主要介紹了目前人工智慧的發展現狀以及發展前景，通過對其歷史的介紹引入下文，並且簡要地介紹了人工智慧、機器學習、深度學習之間的關係，最後詳細地通過例項和圖表的形式解釋了傳統機器學習和深度學習的異同，使我很好地了解到了這幾個熱門名詞地具體含義以及它們之間的關係是怎樣的，同時也了解到了網上已經有許多開源的演算法可以進行系統地學習，這使得我對今後的學習方向大體有了乙個較為清晰地認知。深度學習主要講了深度學習的一些內容包括了其理論與實現。重點講了梯度消失、反向傳播，梯度消失在神經網路上面隨著訓練層數增加有乙個具體的體現，同時講了一些解決的辦法，但是我感覺有一定的難度，暫時還沒有完全理解。
問題總結
1.在學習逐層預訓練是，沒搞懂為什麼這些方法（比如自編碼的先編碼後解碼，使得輸出與輸入相差最小）可以使得初始資料會比較好。為什麼一般玻爾茲曼機會比受限玻爾茲曼機效果更好。以及初學者學習深度學習的平台使用哪個更好？
2.對於梯度下降的數學原理理解不是特別深刻。
【第二部分】**練習
2.1 pytorch基礎練習
參考網頁
首先我們需要明確pytorch有兩個高階功能：gpu加速張量計算和構建反向自動求導系統上的深度神經網路
2.1.1定義資料
實驗執行部分截圖：
2.1.2定義操作
實驗執行部分截圖：
一些想法和解讀：
在這個實驗之中我們對tensor這個張量進行許多操作（它的含義是數字各種形式的總和）。tensor支援各種各樣的資料型別（跟c++auto型別有類似之處）。通過實驗我們知道了對張量的建立和處理的相關方法。然後，我們在定義操作部分對張量進行了各種運算（基本運算、布林運算、線性運算等）。具體的運算操作我們可以上網查詢相關方法（如果需要可以看官方文件）
2.2 螺旋資料分類
參考網頁
實驗執行部分截圖：
2.1.1構建線性模型分類
實驗執行部分截圖：
2.1.2兩層神經網路分類
實驗執行部分截圖：
一些想法和解讀：
第一次作業 深度學習基礎
學習完這次的課程，弄清楚了人工智慧，機器學習，神經網路，深度神經網路，深度學習等概念的區別和聯絡，學習了人工智慧的發展歷史。了解了神經網路類似生物學上的神經，存在啟用函式，神經的興奮和抑制，了解了深度學習開發的框架，如tensorflow，pytorch等等。同時，我意識到人工智慧的基礎就是數學，高...
軟體基礎第一次作業
這個作業屬於哪個課程 這個作業的目標 學習markdown語法並獲得學分 姓名 學號 王陽 2018330301127 軟體基礎第一次作業 我是來自浙江理工大學機械與自動控制學院的一名現役大三學生，來自於千里之外的湖北荊州。我的家鄉荊州以古城之名而聞名，以楚文化而立身，是一座河流交錯 湖泊密布的歷史...
軟體基礎第一次作業
這個作業屬於哪個課程 這個作業的目標 建立部落格，介紹自己和對軟體課程的期望 姓名 學號 黃雲子 2018330301118 1.自我介紹2.具備的專業能力 1.英語四級 2.c語言計算機二級水平 3.微控制器簡單開發 3.不足之處 1.缺乏恆心 2.程式設計基礎不紮實 3.無法長時間保持專心 4....