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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