本文选取两个经典的计算机视觉算法——卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

人工智能和计算机视觉已经成为今天信息时代的新舞台。越来越多的研究人员、工程师和科技公司都在致力于利用机器学习、深度学习技术，解决深度学习领域中的图像识别、目标检测、语音识别等关键任务。PyTorch是目前最流行的Python机器学习框架，它允许开发者高效地构建、训练和部署各种深度学习模型。本文将基于PyTorch实现一些高级计算机视觉算法，帮助读者了解机器学习和深度学习技术。通过阅读本文，读者可以掌握到以下知识点：

1. 理解深度学习的基本概念；
2. 熟练使用PyTorch进行深度学习编程；
3. 了解深度学习模型的设计方法、调优过程及其收敛性；
4. 了解从图像中提取重要特征并运用分类器进行图像分类的经典算法流程。

这些知识点将帮助读者更好地理解和应用深度学习技术在实际应用中的作用。

2.背景介绍

深度学习（Deep Learning）是指利用大数据集和计算能力来学习数据的表示形式，并对输入数据做出预测或推断。近年来，随着深度学习技术的不断进步和广泛应用，机器学习界也逐渐形成了一种新的思维方式——“深度学习实践者”。他们会意识到利用深度学习技术能够取得更好的性能和效果。比如，使用深度学习技术训练的图像识别模型可以在鲁棒性和准确率上实现前所未有的突破，而物体检测模型则可以在实时环境下进行快速准确的目标识别。因此，深度学习实践者应当努力认识到，利用深度学习技术需要具备一定的基础知识、积极主动、较强的动手能力、以及适应变化的能力。

图像识别是深度学习的一个典型应用场景。传统的人类视觉系统靠感官及运动灵敏度来识别图像中的物体和对象，而神经网络可以模仿这种生物活动模式，建立起能够学习复杂图像表示的机器模型。深度学习是图像识别