作者：admin 发布时间：2024-01-03 19:50 分类：资讯 浏览：191
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高效的 TensorFlow 读取方式是将数据读取转换成 OP，通过 session run 的方式拉去数据。
需要注意的地方：Axes 位置的起始值是1，不是常见的0。对TensorFlow 深度学习有兴趣的同学，可以访问如下链接。
为什么需要TensorFlow等库深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。
理论证明： 两层及以上的神经网络可以无限逼近真实的对应函数，从而模拟数据之间的真实关系 ，这是神经网络强大预测能力的根本。
LSTM是改进的循环神经网络，如图1所示， 为输入样本， 为输出样本， 为LSTM单元输出。 分别为样本个数，输出样本个数及神经元个数。即：模型中需要初始化的参数有 、 、 、 、 。
RNN是两种神经网络模型的缩写，一种是递归神经网络(Recursive Neural Network)，一种是循环神经网络(Recurrent Neural Network)。
Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。
描述：MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。概述：MXNet 是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。
下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。(一)TensorFlow TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。
1、《Python编程：从入门到实践》（作者：Eric Matthes）：Python是人工智能领域最常用的编程语言之一，这本书可以帮助您快速入门Python编程，并了解如何将其应用于人工智能领域。
2、人工智能领域中的奇书，也是影响极其深远的著作。哥德尔是大数学家，埃舍尔是荷兰著名的版画家，以绘制各种“不可能”的画著称，巴赫却是大名鼎鼎的音乐家。
3、《深度学习》深度学习领御奠基性的经典畅销书，长期位居亚马逊AI和机器学习类图书榜首。《人工智能》智能革命时代先行者李开复解读AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱。
4、作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中，更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。
5、《计算机与智能》(1950年)。艾兰图灵在这本书中首次提出了“机器能否思考”这个问题，并设计了著名的“图灵测试”来测试机器智能。
6、看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
人工智能需要学习的基础内容——认知与神经科学：具体包括认知心理学、神经科学基础、人类的记忆与学习、语言与思维、计算神经工程等课程。人工智能伦理：具体包括人工智能、社会与人文，人工智能哲学基础与伦理等课程。
人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。
当今人工智能革命背后的驱动技术正是机器学习，而要想理解什么是机器学习，以及它将怎样影响我们未来社会，就需要读一读《终极算法》这本书。
机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
计算机科学与技术计算机科学与技术是人工智能领域的基础，熟练掌握计算机程序设计、数据结构、计算机网络、操作系统等计算机基础知识是必备技能。此外，还要掌尺迟慧握计算机硬件的运作原理和控制方法。
1、convnetjs - Star：2200+ 实现了卷积神经网络，可以用来做分类，回归，强化学习等。 DeepLearn Toolbox - Star：1000+ Matlab实现中最热的库存，包括了CNN，DBN，SAE，CAE等主流模型。
2、你可以使用Matlab，或者Matplotlib（一个著名的python绘图包，强烈建议）。Matplotlib： Python可视化Matplotlib是一个用Python创建静态、动画和交互式可视化的综合性库。Matplotlib让简单的事情变得简单，让困难的事情成为可能。
3、ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
4、《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。
5、《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后，你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。
6、简单循环网络(Simple Recurrent Network，SRN)是一个非常简单的循环神经网络，只有一个隐藏层的神经网络。 在一个两层的前馈神经网络中，连接存在相邻的层与层之间，隐藏层的节点之间是无连接的。
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