关于人工智能,机器学习,深度学习

三者关系:从宏观到微观。

机器学习是人工智能的一部分,深度学习是机器学习的一部分。

基础:大数据。

关于深度学习

深度学习基于神经网络,

关于神经网络:通过叠加网络层模拟人类对输入信号的特征提取。

说白了,神经网络就是一个仿生技术,仿的就是人类思考的过程,就好像给你看一堆猫的照片,最后你可以分辨不同猫的种类。把这个过程给机器执行,就叫机器学习。神经网络就如同字面意思一样,人的神经组成的网络,把这个过程交给机器去做而已。(周立波有一个关于专家的调侃:专家就是专门把那些很简单的东西搞到你听不懂)

深度:一方面指神经网络层越来越深,类比到人类就是你想的越来越多.....;另一方面指学习的能力越来越强,这一点用已知推未知解释比较好。你知道的东西越多,接受新的东西就会越快。

深度学习框架

MXNet

亚马逊官方维护的深度学习框架。其前身是cxxnet。15年迁移至MXNet。

然后就是特点,一波商业互吹:

  • 采用命令式和符号式编程
  • 省显存,速度快,训练效率高
  • 18年推出GluonCV,专门为计算机视觉打造的工具库。

PyTorch

FaceBook官方维护的框架。基于Torch框架研发。

Torch采用Lua语言,为了便于用户使用,开发出Python接口,使用命令式编程。

Caffe/Caffe2

FaceBook维护的框架。老牌。

Caffe侧重线上产品部署,PyTorch侧重研究试错。

TensorFlow

Google维护的框架,使用广泛。拥有可视化工具TensorBord。

生态强大。

深度学习开发

语言:大部分深度学习底层框架使用C++实现,效率高。

实际开发往往选用接口语言,比如Python进行快速开发。

MXNet提供多种语言的API(Python,C++,Scala....)

关于NumPy

NumPy是Python用于科学计算的库,支持数组和矩阵运算。

大多数深度学习框架基于NumPy进行设计,因为NumPy不支持GPU运算,只支持CPU。

MXNet中的NDArray就是基于NumPy设计的,最大的不同点就是NDArray支持GPU运算。

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