2021周报：LeetCode刷题与PyTorch入门实践

本周工作与学习记录显示，2020级学生周宣辰在2021年3月20日的周报中专注于提升编程技能和深度学习知识的探索。主要集中在以下几个方面： 1. LeetCode刷题：通过在LeetCode上做题，周宣辰持续练习Python编程，重点在于熟悉语法和逻辑思维的锻炼。这有助于巩固基础，提高问题解决能力。 2. PyTorch入门实践：周宣辰开始接触PyTorch，这是一个流行的深度学习框架，他通过实践来理解深度学习中的自动特征提取概念，对比了传统机器学习方法（如SVM）中手动特征工程的局限性。SVMFamily曾是机器学习领域的热门技术，但其依赖于人工特征选择，而深度学习则能自动处理大量复杂特征。 3. SVM挑战：提到SVM在面对大规模数据和难以预知特征时的挑战，强调了深度学习处理复杂数据的优势，尤其是其源于神经科学的分布式处理模型。 4. 深度学习原理：深度学习的起源可以追溯到对哺乳动物大脑神经结构的模仿，特别是其分层结构，这启发了人工神经网络的设计。BackPropagation（反向传播）算法是训练深层网络的关键，它通过计算图的方式优化模型参数。 5. TensorFlow和PyTorch框架：介绍了两种主流深度学习框架——TensorFlow和PyTorch，周宣辰正在逐步掌握PyTorch，它以其动态计算图和易用性受到青睐。 6. 深度学习实践：周宣辰在实践中深化对深度学习的理解，如线性模型的构建，以及数据集（dataset）、模型（model）的训练和推理过程。MNIST手写体识别项目被纳入下周计划，他将尝试训练一个简单的卷积神经网络和循环神经网络。 下周计划中，继续保持对Python和LeetCode的练习，同时深化MNIST项目的训练，并继续学习PyTorch中的高级概念。这表明周宣辰正逐步沉浸于深度学习的世界，从理论到实践，不断提升自己的技能和知识体系。