深度学习——引子note

文章目录 深度学习 应用特点 框架比较 TensorFlow 基本深度学习概念 深度学习 深度学习传统到现在的推动因素： 理论：CNN，RNN，ReLU(非线性激励函数) 数据：ImageNet，LFW 硬件：Nvidia CUDA+GPU 应用特点 优点： 学习能力强 覆盖范围广，适应性好 可移植性好 缺点： 计算量大，便携性差 硬件需求高 模型设计复杂 有可能被"hack" 长于计算，弱于算计

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