深度學習——引子note

文章目錄 深度學習 應用特點 框架比較 TensorFlow 基本深度學習概念 深度學習 深度學習傳統到現在的推動因素: 理論:CNN,RNN,ReLU(非線性激勵函數) 數據:ImageNet,LFW 硬件:Nvidia CUDA+GPU 應用特點 優點: 學習能力強 覆蓋範圍廣,適應性好 可移植性好 缺點: 計算量大,便攜性差 硬件需求高 模型設計複雜 有可能被"hack" 長於計算,弱於算計
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