课程从深度学习框架介绍起步，涵盖PyTorch安装与环境配置。随后通过Linear Regression案例和手写数字识别问题，带领学员初探深度学习应用。核心内容聚焦PyTorch张量操作，包括基本数据类型、创建Tensor、索引切片、维度变换等基础技能。进阶部分讲解张量高阶操作，如Broadcasting、合并切割、基本运算及数据统计，并引入随机梯度下降概念，解析梯度定义、常见梯度及激活函数梯度。最后推导感知机梯度传播，涉及单一输出感知机、多输出Loss层、链式法则与反向传播，并通过Logistic Regression、交叉熵、多分类实战及全连接层等案例，完成多层感知机与分类器实战训练。课程还包含激活函数与GPU加速内容，适合入门者系统学习。
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