几种深度学习框架（Tensorflow、Pytorch、Neural Network Console）的对比与思考

        目前以深度学习技术为表明的人工智能算法发展迅速，相对于传统机器学习算法（SVM等），深度学习不须要进行特征工程即人工方式选择信号特征值并构建特征向量，深度学习模型能够模拟人脑的工做机制进行底层特征的识别以及高级特征的抽象。深度学习算法层出不穷(CNN、RNN、LTSM等等)，模型效率以及识别率广泛已优于传统机器学习算法。深度学习框架（工具）近年来发展迅速，经常使用的很多于十几种框架

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