【编程实践】Python 语言程序设计指南手册 (基础语法、代码示例、注释说明)

何林聪: 有必要自言自语吗。。。

禅与计算机程序设计艺术: 引用「变分自编码器(VAE)」 变分自编码器（VAE）是一种生成模型，可以从输入数据中学习潜在变量，并生成新的样本。 VAE是以自编码器结构为基础的深度生成模型。自编码器在降维和特征提取等领域应用广泛，基本结构是通过编码过程将样本映射到低维空间的隐变量，然后通过解码过程将隐变量还原为重构样本。VAE可以用于数据的增广分布，具体来说，它可以生成与原始数据分布相似但是又具有一定变化的新数据样本，从而扩展原始数据集合的规模和多样性。

禅与计算机程序设计艺术: 引用「深度学习(Deep Learning)是一种表示学习方法,通过组合低层次特征构建出更加复杂的高层次模」 深度学习（Deep Learning）是一种表示学习方法，它的核心思想是通过组合低层次特征来构建出更加复杂的高层次模式。这种方法模拟了人脑神经网络的运作方式，通过逐层提取和抽象特征，从而实现对输入数据的深层次理解和分类。 在深度学习中，模型结构通常是一种含有多层隐藏层的神经网络。这些隐藏层可以视为特征提取器，每一层都提取了输入数据的不同特征，并将这些特征传递给下一层。通过逐层传递和组合，深度学习模型可以学习到输入数据的分布式特征表示，从而实现对数据的深层次理解和分类。 深度学习的优势在于它可以自动提取输入数据的特征，而不需要手动设计特征提取器。这使得深度学习在处理大规模高维数据时非常有效，因为它可以自动学习到数据的内在规律和特征，避免了手动设计特征的繁琐和主观性。 总之，深度学习是一种通过组合低层次特征构建出更加复杂的高层次模式的表示学习方法。它模拟了人脑神经网络的运作方式，可以自动提取输入数据的特征，并实现对数据的深层次理解和分类。

禅与计算机程序设计艺术: 引用「So it’s better not to try too actively to force yo」 所以最好不要过于积极地强迫自己想出创业的想法。相反，要学习许多不同的事情。练习发现问题，发现低效的事情，以及重大的技术变革。从事你觉得有趣的项目。设法与聪明有趣的人打交道。总有一天，想法会出现的。

禅与计算机程序设计艺术: 引用「交叉熵误差」 使用交叉熵做损失函数的优点和缺点如下： 优点。计算简单，可以使用标准的数学库来实现；具有良好的数学性质，例如凸性、可导性等；可以处理多类别问题，能度量每个类别的分类错误1。 缺点。对于不平衡的数据集，交叉熵损失函数可能很难得到较好的结果，因为它不能很好地处理类别不平衡的情况；对于较大的数据集，交叉熵损失函数的计算可能需要很长的时间；对模型稳定性的要求高，模型的学习率必须调整得很小，否则会导致模型不稳定、振荡、梯度爆炸等问题；对样本失衡的敏感度高，如果训练数据集中存在某些类别的样本数量非常少，那么这些类别可能会被忽略或误判，从而导致模型的分类偏差