课程学习自李牧老师B站的视频和网站文档

https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preliminaries

介绍

深度学习是机器学习的一种，可以做计算机视觉，可以做自然语言处理

• 在图片分类出现了较大的突破
• 可以物体检测和分割
• 可以样式迁移（类似换背景
• 可以人脸合成（随机生成的
• 可以文字生成图片
• 文字生成模型（AI大模型

数据操作

N维数组时机器学习和神经网络的主要数据结构

• 0-d：标量（1.0这样的一个类别
• 1-d：向量（【1.0，2.7，3.4】这样的一个特征向量
• 2-d：矩阵（一个样本，也就是特征矩阵

访问元素：

• 【1：】把第一行拿出来
• 【：：3】每三行一跳

张量

张量的定义

• 标量：0维张量，例如一个数字（如 5）。
• 向量：1维张量，例如 [1, 2, 3]。
• 矩阵：2维张量，例如 [[1, 2], [3, 4]]。
• 高维张量：3维或更高，例如表示图像的张量（宽×高×通道）。

1. 张量的维度（Rank）

• 维度指的是张量的轴（axes）数量，表示张量是几维的。
• 例如：
  • 0维：标量（如 5），无轴。
  • 1维：向量（如 [1, 2, 3]），1个轴。
  • 2维：矩阵（如 [[1, 2], [3, 4]]），2个轴。
  • 3维及以上：高维张量（如 [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]），3个轴或更多。
• 维度也叫阶（rank），例如2维张量的阶是2。

2. 张量的形状（Shape）

• 形状是一个元组，描述张量在每个轴上的元素数量。

• 例如：

  • 标量：形状是 ()（空元组）。
  • 向量 [1, 2, 3]：形状是 (3,)，表示1个轴有3个元素。
  • 矩阵 [[1, 2], [3, 4]]：形状是 (2, 2)，表示2行2列。
  • 3维张量 [[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]：形状是 (2, 2, 2)，表示2个矩阵，每个矩阵2行2列。

  import torch# 标量（0维）
  scalar = torch.tensor(5)
  print(scalar.shape)  # 输出：torch.Size([])# 向量（1维）
  vector = torch.tensor([1, 2, 3])
  print(vector.shape)  # 输出：torch.Size([3])# 矩阵（2维）
  matrix = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
  print(matrix.shape)  # 输出：torch.Size([2, 2])# 3维张量
  tensor_3d = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
  print(tensor_3d.shape)  # 输出：torch.Size([2, 2, 2])
  

  x.reshape函数只改变张量的形状

  tensor.zeros创建全0的张量

  cat函数将张量连结在一起

  

  x.sum()函数求和

  两个张量维度一样，但形状不一样，可以通过广播机制执行（每个张量自动复制自己比另一个张量低的形状

python用id标识元素地址，类似指针，在pytorch中有一些原地操作的函数

原地操作直接修改张量的值，而不是返回一个新张量。

在 PyTorch 中，原地操作通常以方法名后加下划线 _ 标记，例如 .add_()、.mul_()。

转换为numpy张量

A = X.numpy()
B = torch.tensor(A)
type(A), type(B)
(numpy.ndarray, torch.Tensor)

简单的数据预处理（插值

假设我们有这样的一个csv文件

import pandas as pddata = pd.read_csv(data_file)
print(data)NumRooms Alley   Price
0       NaN  Pave  127500
1       2.0   NaN  106000
2       4.0   NaN  178100
3       NaN   NaN  140000

这里我们使用插值的方式处理，假设price可能缺失，我们就把它单独分出来作为output，其他作为input

input中如果是数值类，则将NaN替换为其他数的平均值

inputs, outputs = data.iloc[:, 0:2], data.iloc[:, 2]
inputs = inputs.fillna(inputs.mean())
print(inputs)NumRooms Alley
0       3.0  Pave
1       2.0   NaN
2       4.0   NaN
3       3.0   NaN

如果是字符类，我们采用数字01来代替存在

inputs = pd.get_dummies(inputs, dummy_na=True)
print(inputs)NumRooms  Alley_Pave  Alley_nan
0       3.0           1          0
1       2.0           0          1
2       4.0           0          1
3       3.0           0          1

线性代数

一些基本的概念

对某一维求和，其实就是沿着选择的方向做一个压缩

保持维度：用 keepdim=True 保留求和后的维度，便于后续操作

微积分

在深度学习中，我们“训练”模型，不断更新它们，使它们在看到越来越多的数据时变得越来越好。 通常情况下，变得更好意味着最小化一个损失函数（loss function）， 即一个衡量“模型有多糟糕”这个问题的分数。 最终，我们真正关心的是生成一个模型，它能够在从未见过的数据上表现良好。 但“训练”模型只能将模型与我们实际能看到的数据相拟合。 因此，我们可以将拟合模型的任务分解为两个关键问题：

• 优化（optimization）：用模型拟合观测数据的过程；
• 泛化（generalization）：数学原理和实践者的智慧，能够指导我们生成出有效性超出用于训练的数据集本身的模型。

偏导数：假如y有多个变量x1,x2,x3等，对其中一个变量求导，其余变量视为常数

梯度：对每个变量求偏导数，结果合成一个向量

fx是一个输入x1和x2这两个向量得到一个标量（固定结果，可能数数字）的标量函数，而x可能是向量，求标量函数关于向量的梯度，其实就是说求fx这函数的每个x的偏导数

链式法则求导

反向需要把正向存储的中间结果拿过来用

非标量反向传播依赖自动微分工具（如 PyTorch 的 .backward()），手动推导需注意维度匹配。

梯度累积可能需要清零（如 optimizer.zero_grad()）。

计算图的概念：

分离计算：假如我们希望将y视为一个常数，可以引入变量u

x.grad.zero_()
y = x * x
u = y.detach()
z = u * xz.sum().backward()
x.grad == u

由于记录了y的计算结果，我们可以随后在y上调用反向传播， 得到y=x*x关于的x的导数，即2*x

x.grad.zero_()
y.sum().backward()
x.grad == 2 * x

使用自动微分的一个好处是： 即使构建函数的计算图需要通过Python控制流（例如，条件、循环或任意函数调用），我们仍然可以计算得到的变量的梯度。 在下面的代码中，while循环的迭代次数和if语句的结果都取决于输入a的值。

def f(a):b = a * 2while b.norm() < 1000:b = b * 2if b.sum() > 0:c = belse:c = 100 * breturn c

a = torch.randn(size=(), requires_grad=True)
d = f(a)
d.backward()

概率论

1. 基本概念

(1) 随机试验与事件

• 样本空间：Ω={所有可能结果}\Omega = \{\text{所有可能结果}\}Ω={所有可能结果}
  例：掷骰子的样本空间 Ω={1,2,3,4,5,6}\Omega = \{1, 2, 3, 4, 5, 6\}Ω={1,2,3,4,5,6}。
• 事件：$A\subseteq \Omega$，如“掷出偶数”对应 A={2,4,6}A = \{2, 4, 6\}A={2,4,6}。

(2) 概率公理（Kolmogorov公理）

对任意事件 $A$：

1. 非负性：$P(A)\ge 0$
2. 规范性：$P(\Omega )=1$
3. 可列可加性：若 $A_1,A_2,\dots$ 互斥，则 $P\left({\bigcup }_i{A}_i\right)={\sum }_{i}P(A_i)$。

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2. 概率公式

(1) 条件概率

$$P(A\mid B)=\frac{P(A\cap B)}{P(B)}(P(B)>0)$$

(2) 全概率公式

若 $B_1,B_2,\dots ,B_n$ 是 $\Omega$ 的划分：
$$P(A)=\sum _{i=1}^{n}P(A\mid B_i)P(B_i)$$

(3) 贝叶斯定理

$$P(B_i\mid A)=\frac{P(A\mid B_i)P(B_i)}{{\sum }_{j}P(A\mid B_j)P(B_j)}$$

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3. 随机变量与分布

(1) 随机变量类型

• 离散型：X∈{x1,x2,…}X \in \{x_1, x_2, \dots\}X∈{x1​,x2​,…}
• 连续型：$X\in \mathbb{R}$，概率密度函数 $f(x)$ 满足 $P(a\le X\le b)={\int }_a^{b}f(x)dx$。

(2) 常见分布

分布名称	概率质量/密度函数	参数
伯努利分布	$P(X=k)=p^k(1-p{)}^{1-k}$	k∈{0,1}k \in \{0,1\}k∈{0,1}
二项分布	$P(X=k)=\left(\genfrac{}{}{0ex}{}{n}{k}\right)p^k(1-p{)}^{n-k}$	$k\le n$
泊松分布	$P(X=k)=\frac{{\lambda }^k{e}^{-\lambda }}{k!}$	$\lambda >0$
正态分布	$f(x)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$	$\mu ,\sigma$

(3) 期望与方差

• 期望：$\mathbb{E}[X]=\sum xP(x)$ 或 $\int xf(x)dx$
• 方差：$\text{Var}(X)=\mathbb{E}[(X-\mathbb{E}[X]{)}^2]$

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4. 极限定理

(1) 大数定律

$$\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{X}_i\stackrel{P}{\to }\mathbb{E}[X]\text{当}n\to \infty$$

(2) 中心极限定理（CLT）

$$\frac{{\sum }_{i=1}^n{X}_i-n\mu }{\sigma \sqrt{n}}\stackrel{d}{\to }N(0,1)$$

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5. 联合分布与独立性

(1) 联合概率

• 离散型：$P(X=x,Y=y)$
• 连续型：$f_{X,Y}(x,y)$

(2) 独立性

$X$ 与 $Y$ 独立 $⟺$ $P(X,Y)=P(X)P(Y)$ 或 $f_{X,Y}(x,y)=f_X(x)f_Y(y)$。

(3) 协方差与相关系数

• 协方差：$\text{Cov}(X,Y)=\mathbb{E}[(X-\mathbb{E}[X])(Y-\mathbb{E}[Y])]$
• 相关系数：${\rho }_{X,Y}=\frac{\text{Cov}(X,Y)}{{\sigma }_X{\sigma }_Y}\in [-1,1]$

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