【Deep Learning Based On PyTorch】深度学习简介
- 深度学习
深度学习是机器学习的分支，是以人工神经网络为基础，对数据的特征进行学习的方法。 - 机器学习与深度学习的区别
a. 特征的提取：机器学习是人工提取，深度学习是自动提取；
b. 数据量：机器学习数据少，效果不好，深度学习数据多，效果更好；
- 场景
a. 图像识别
物体识别
场景识别
人脸检测跟踪
人脸身份认证
b. NLP
机器翻译
文本识别
聊天对话
c. 语音技术
语音识别 - 常见的深度学习框架
常见的框架有：TensorFlow、Caffe2、Keras、Theano、PyTorch、Chainer、DyNet、MXNet、CNTK等
作者：AirCL
出处：https://www.cnblogs.com/AirCL/p/16882075.html
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Deep Learning
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