深度学习及机器学习框架对比摘要

http://www.oschina.net/news/80593/deep-learning-frameworks-a-review-before-finishing-2016 TensorFlow 链接:https://www.tensorflow.org/ 对于那些听说过深度学习但还没有太过专门深入的人来说,TensorFlow 是他们最喜欢的深度学习框架,但在这里我要澄清一些事实. 在 TensorFlow 的官网上,它被定义为「一个用于机器智能的开源软件库」,但我觉得应该这么定义:Te

整理:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别 发表于2015-03-24 22:58| 78882次阅读| 来源个人博客| 41 条评论| 作者Tomasz Malisiewicz 模式识别深度学习机器学习数据科学家 摘要:本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系,让你更好的理解计算机视觉,同时直观认识机器学习的缓慢发展过程. [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人

发表于2015-03-24 22:58| 11934次阅读| 来源个人博客| 26 条评论| 作者Tomasz Malisiewicz 模式识别深度学习机器学习数据科学家 摘要:本文我们来关注下三个非常相关的概念(深度学习.机器学习和模式识别),以及他们与2015年最热门的科技主题(机器人和人工智能)的联系,让你更好的理解计算机视觉,同时直观认识机器学习的缓慢发展过程. [编者按]本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文

随着深度学习的发展,自然语言处理领域的难题也得到了不断突破,AlphaGo项目的主要负责人David Silver曾说"深度学习 (DL)+ 强化学习 (RL) = 人工智能 (AI)".目前深度学习在自然语言处理上主要有哪些应用?在工程实践中是否会有哪些瓶颈?以下内容是根据达观数据联合创始人高翔在<深度学习与文本智能处理>直播的总结. 一.为什么做文本挖掘 什么是NLP?简单来说:NLP的目的是让机器能够理解人类的语言,是人和机器进行交流的技术.它应用在我们生活中,像:智

深度学习.机器学习.人工智能的区别 ?? ?1.机器学习 是 人工智能 的一个分支?? ??? ?主要研究如何使机器在不必额外编程的情况下,学会执行特定任务?? ??? ?机器学习 的核心思想在于可以通过创建算法让机器通过数据进行学习并预测数据 ?? ?2.机器学习 有 3 个大的分类??? ??? ?第 1 种是监督学习,机器通过己知的输入和对应的预期输出进行样本训练,以对全新的未知数据进行有意义的预测??? ??? ?第 2 种是无监督学习,机器只能通过输入的数据,在没有外界监督的情况下自己

八大机器学习框架的对比: (1)  TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的:它不仅便携.高效.可扩 展,还能再不同计算机上运行:小到智能手机,大到计算机集群都 能:它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能 重新实现它:TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区.企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业.从初创公司到大公司等不同群体. (2) Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统的性能,就是机器学习. 定义2: 对于某类任务(Task,简称T)和某项性

什么是机器学习? 传统的教科书会用一大堆高等数学,线性代数,概率论,统计学等知识把你拒之门外,这里博主俺决定用一个很简单的例子给不用你任何高深的数学知识来理解. 在写机器学习之前,我们来举个例子.假设你是个古代的国王,那里没有现代的科技,你想找个预报天气比较准的人来帮你预报天气.你要怎么办呢?通常,我们会找一个人,让他预报10000天,看它的准确率如何,然后再找一个人,再预报10000天,看它预报的准确率如何.依次类推,你找了100个人,终于找到了一个准确率在90%的人,你就征用它当你的气象局局

深度学习是一种特殊的机器学习,它将现实世界表示为嵌套的层次概念体系(由较简单概念间的联系定义复杂概念,从一般抽象概括到高级抽象表示),从而获得强大的性能与灵活性. 深度学习和传统机器学习最重要的区别是它的性能随着数据量的增加而增强.如果数据很少,深度学习算法性能并不好,这是因为深度学习算法需要大量数据才能很好理解其中蕴含的模式.这种情况下,使用人工指定规则的传统机器学习占据上风. 深度学习算法严重依赖于高端机,而传统机器学习在低端机上就可以运行.因为深度学习需要进行大量矩阵乘法操作,而GPU可以