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【人工智能学习笔记】4_1 深度学习基础之深度学习概述

news 来源：原创 2024/9/20 14:42:25

深度学习概述

深度学习（Deep Learning， DL）

  • 是机器学习的分支
  • 是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征的学习的算法
  • 表征学习（特征学习） ：将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合

优缺点

  • 优点
    • 学习能力强
    • 覆盖范围广、适应性好
    • 数据驱动、上限高
    • 可移植性好
  • 缺点
    • 计算量大、便携性差
    • 硬件需求高
    • 模型设计复杂
    • 容易存在偏见

传统机器学习与深度学习对比

在这里插入图片描述

深度学习框架

  • 定义
    • 一种界面、库或工具；
    • 能够让开发人员利用预先构建和优化好的组件集合定义模型
    • 更容易、更快速地构建深度学习模型
    • 一个良好的深度学习框架应具备以下5个关键特征
      1. 针对性能进行优化
      2. 易于理解与编码
      3. 强大的社区生态
      4. 并行化进程加快运算
      5. 自动计算渐变
  • 常用深度学习框架包括TensorFlow、Torchid、Caffe

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