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机械学习——深度学习;目录;深度学习简介;;深度学习技术栈;;2、站在巨人的肩上编程
数据获取:1、利用科学机构提供的现有数据;2、利用爬虫技术自己整理数据集
数据分析处理:1、利用python的科学计算模块;2、MATLAB;3、R语言
构架神经网络:1、利用主流的深度学习框架搭建自己的神经网络。如:TensorFlow Kerns Pytorch Caffe等
;4、了解TensorFlow
TensorFlow是一个采用数据流图,用于数值计算的开源软件库。节点在图中表示数学操作,图中的线则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。TensorFlow 最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。所以Google决定于2015年9月将其开源。希望将其打造成一个行业的标准。
5、什么是数据流
数据流图用“结点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。“节点” 一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点。“线”表示“节点”之间的输入/输出关系。这些数据“线”可以输运“size可动态调整”的多维数据数组,即“张量”(tensor)。张量从图中流过的直观图像是这个工具取名为“Tensorflow”的原因。一旦输入端的所有张量准备好,节点将被分配到各种计算设备完成异步并行地执行运算。
(官网:/ 中文官网:/ );5、常见的神经网络结构
卷积神经网络CNN
循环神经网络RNN
长短时间记忆单元LSTM
双向RNN、双向LSTM
生成对抗网络GAN
深度神经网络DNN;应用案例;;谈谈物联网·人工智能·区块链的发展;演示完毕 感谢聆听
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