PyTorch神经网络教程 🧠

欢迎来到PyTorch神经网络学习专题！以下是关键知识点梳理：

1. 神经网络基础概念

• 神经元：模仿生物神经元的计算单元🧠
• 层结构：输入层→隐藏层→输出层（如：Linear_Restricted_Boltzmann_Machine）
• 激活函数：ReLU/Softmax/Sigmoid（示例图：激活函数对比）
• 损失函数：MSE/CrossEntropy（示例图：损失函数曲线）

2. PyTorch实现流程

1. 定义网络模型

   import torch.nn as nn
   class Net(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(Net, self).__init__()
           self.fc = nn.Linear(784, 10)
   

2. 初始化参数：torch.nn.init.xavier_uniform_(self.fc.weight)
3. 搭建训练循环（示例图：训练循环示意图）
4. 使用优化器：optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

3. 进阶技巧

• 正则化：添加Dropout层（示例图：Dropout结构）
• 可视化工具：使用TensorBoard记录训练过程
• 模型保存：torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
• 扩展阅读：PyTorch高级教程

4. 应用案例

• 图像识别：CNN_卷积神经网络
• 自然语言处理：RNN_循环神经网络
• 强化学习：DQN_深度Q网络
• 推荐系统：Embedding_嵌入层