本文共 301 字,大约阅读时间需要 1 分钟。
从传统到现在
深度学习推动因素: - 理论:CNN、RNN、ReLU···
- 数据:ImangeNet、LFW···
- 硬件:Nvidia CUDA+GPU
未来可能进展:
无人驾驶、无人超市、自动翻译、个人助手······
深度学习应用特点
深度学习框架比较
TensorFlow介绍
优点:
- 文档丰富,适合初学者
- 安装非常方便
- 谷歌支持,长期有效
- 自动求导,只需关注模型设计
- Keras支持,方便迅速开发
工作方式: - 构建方程
- 参数代入
深度学习基本概念
知识结构:
1、神经元——基本计算单元 2、卷积核——图像处理基本算子 3、CNN——卷积神经网络 4、分类 5、回归——预测具体数值 6、生成 转载地址:http://mrmwi.baihongyu.com/