深度学习代码练习：掌握卷积层填充与步长操作

资源摘要信息:"本资源是一个深度学习代码练习仓库，主要包含了李沐老师的动手学习深度学习课程的相关代码实现。资源中包含了许多深度学习模型的实现代码，包括从零开始的深度学习模型（线性回归、Softmax回归、多层感知机等），经典的卷积神经网络模型（LeNet、AlexNet、VGG等），前沿的深度学习模型（GoogLeNet、ResNet等）以及循环神经网络模型（RNN、GRU、LSTM等）。此外，还包含了一些常见的深度学习任务实现代码，如图像分类、房价预测等。技术栈为Python和PyTorch。" 知识点： 1. Python编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的功能库而闻名。在深度学习领域，Python因为其易读性和丰富的数据科学库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）成为首选语言。 2. 机器学习和深度学习：机器学习是一种实现人工智能的方法，它允许计算机系统从数据中学习并改进自己的性能，而不需要进行明确的编程。深度学习是机器学习的一个子集，其核心是多层神经网络，能够模拟人脑对数据进行处理和学习。 3. PyTorch：PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python，用于自然语言处理等应用。它由Facebook的人工智能研究团队开发，主要用于计算机视觉和自然语言处理等深度学习领域。PyTorch拥有强大的GPU加速以及动态计算图等特性，非常适合研究人员和开发者的使用。 4. 卷积神经网络（CNN）：CNN是深度学习中的一种特殊网络结构，广泛应用于图像和视频识别、图像分类、自然语言处理等任务。卷积层是CNN的核心，通过使用卷积核提取图像中的特征。 5. 卷积层中的填充（Padding）：在卷积神经网络中，填充是指在输入数据的边缘添加额外的边界，这样卷积核可以覆盖整个输入。填充有三种类型：零填充（zero-padding）、镜像填充（mirror-padding）和循环填充（circular-padding）。零填充是最常用的一种，其目的主要是为了控制输出特征图的大小，或者保持输入数据的尺寸不变。 6. 步长（Stride）：步长是指卷积核在输入数据上滑动时的步幅大小。例如，如果步长为1，则卷积核每次移动一个元素；如果步长为2，则每次移动两个元素，这直接影响到卷积层输出的维度。 7. 线性回归（Linear Regression）：线性回归是机器学习中的一种基础算法，用于预测连续值输出，如房价、温度等。线性回归模型尝试通过找到最佳拟合直线来表达特征和目标之间的关系。 8. Softmax回归：Softmax回归是一种多类分类算法，实际上是线性回归的扩展，当面临多类别问题时使用。Softmax函数可以将线性回归得到的原始分数转换成概率，使得这些概率的总和为1。 9. 多层感知机（MLP）：多层感知机是一种前馈神经网络，包含至少一个隐藏层。每个节点（除了输入节点）都是一个带有非线性激活函数的神经元。多层感知机能够学习输入数据的复杂模式，适用于各种分类和回归任务。 10. LeNet、AlexNet、VGG：这些是经典的卷积神经网络架构，分别由Yann LeCun、Alex Krizhevsky和Karen Simonyan等人提出，对图像识别领域产生了深远的影响。它们通过层层堆叠卷积层、池化层和全连接层，逐步提取并组合图像特征，实现了图像分类等任务的高精度识别。 11. GoogLeNet、ResNet：这两者是更加先进的卷积神经网络架构。GoogLeNet（Inception网络）引入了“inception模块”，允许网络在不同尺度上提取信息；而ResNet（残差网络）引入了“跳跃连接”，使得网络可以训练更深，有效地缓解了深层网络中的梯度消失问题。 12. 循环神经网络（RNN）、GRU、LSTM：这些网络模型是针对序列数据设计的神经网络，广泛用于自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务。RNN可以处理任意长度的输入序列，但是存在长期依赖问题；GRU和LSTM是对RNN的改进，通过引入门控机制，可以更有效地捕获长期依赖关系。 13. 深度学习任务：图像分类和房价预测是深度学习中最常见的两类任务。图像分类是将输入图像分配到预定义的类别中；而房价预测是利用深度学习模型预测给定房产的合理价值。