幾種深度學習框架（Tensorflow、Pytorch、Neural Network Console）的對比與思考

        目前以深度學習技術爲表明的人工智能算法發展迅速，相對於傳統機器學習算法（SVM等），深度學習不須要進行特徵工程即人工方式選擇信號特徵值並構建特徵向量，深度學習模型能夠模擬人腦的工做機制進行底層特徵的識別以及高級特徵的抽象。深度學習算法層出不窮(CNN、RNN、LTSM等等)，模型效率以及識別率廣泛已優於傳統機器學習算法。深度學習框架（工具）近年來發展迅速，經常使用的很多於十幾種框架

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