深度学习简析,TensorFlow,Torch,Theano,Mxnet
Deep Learning
“Deep learning is a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high-level abstractions in data by using multiple processing layers with complex structures or otherwise, composed of multiple non-linear transformations”
- Deeplearning大多指的是各种不同类型的Deep Network
- Deep Neural Network
- Deep Belief Network
- etc…
深度学习擅长处理的问题
“深度模型有极为庞大的网络结构，参数够多，学习能力够强，能配合大数据达到惊人的效果。而且，能自动学习特征，避免了“特征工程”这种繁琐的手工劳动。对于图像、音频和文字处理领域有极大的意义。 –xccd”
- 本身可以用于分类和回归
- 信噪比较大,数据较全
- 文字,图片,视频
- 识别图片
- 手写识别(Kaggle)
- 语音识别(讯飞)
GPU
- 显卡的计算核心
- 由NVIDIA由1999年提出
- 代替CPU完成更高效的显示,计算(11~18)
NVIDIA做了什么?
- 贡献GPU的概念
- 为科研机构免费赠送计算显卡
- CUDA(GPU并行计算框架)
- CuDNN(GPU加速的深度学习)
