学习tf是因为莫烦在用；昨天差不多看完了，想看李宏毅老师的课，结果发现他用的是pytorch，所以还需要再学下pytorch，找了教程。那就多线程工作叭！
————–TIMELINE OF TODDAY——–
先去找找有没有课件，不仅找到了课件，还看到了更新一版本的课程！！！
—0757还找到了作业！！！太开心了！！J继续看
1、第一次真正了解机器学习的作用——拟合函数；而深度学习可以很好地对函数进行拟合
2、激活函数的作用——将线性的函数变为非线性函数，这样可以拟合曲线。不然，线性永远是线性函数。课件中一维的时候有图像，更加立体。
顺便想了一下batch的作用。首先看下loss的定义，是对一组值的好坏的估计，所以这个一组，就是batch。也就是说，我们进行优化的时候，不一定是看一个数据的值进行优化（batch！=1），也可以看一组数据的值。
具体地的，其实我们在进行参数优化，对参数求偏导时，由于函数固定，所以求偏导的公式是固定的，但是得出来的具体的gradient的不一样的，主要因为最后forward的一组y不同，导致最后的Loss不同，所以代入求导公示后gradient就不同。
—1405弄了好久colab，接了个水，看下作业视频叭
—1428看完了hw1的讲解，真的好贴心心啊！！！而且居然还有不同的baseline。
我要开始看代码了！
; LECTURE 2
1、看了一些，发现刚才可能是opmization没做好
这幅图很好，因为把g算出来了，g其实也是关于w的函数，最后具体得多少得看你的w。
判断鞍点：VHV是否>0->H是否为正定->H的特征值是否为正->H为L二次导矩阵，代入theta周围值（其实也就是原来的值，还没有被优化的值），有具体值，可以算特征值。
1723.。。。。。。。md真的好有意思啊。。先下一下slides预习一下，一会吃啊饭的时候也可以听听
去看下课堂的课件，再听下课，就去复习Catti和做一套catti真题了！！
—2015这个课有一个多小时，是讲宝可梦和数码宝贝分类器的，打算明天看了，今天先复习Catti和消化今天学的叭！
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45252975/article/details/124441553
Author: 甄小胖
Title: NLP学习D4-李宏毅自然语言处理L1&L2
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