标签:directed network 实现 数据流 数据流图 war 框架 软件库 输出
Cap3:Tensorflow框架特性和安装
目前业界比较普遍使用的深度学习的框架有:Tensorflow、Caffe、Theano、Torch等不下十种。
TensorFlow 是一个采用数据流图( data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。
TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其前身 DistBelief 的 经验教训上形成的;
它不仅便携、高效、可扩展,还能在不同计算机上运行:小到智能手 机,大到计算机集群;
它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能重新实现它;
TensorFlow 有强大的社区、企业支持,因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司 到大公司等不同群体。
TensorFlow 支 持向步训练和异步训练两种模型训练方式。
Cap4:前馈神经网络
*定义
从这一章我们开始接触最简单最朴素的神经网络,叫做前馈神经网络 ( feedforward neural network)。
在这种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级输入,并输入 到下一级,直至输出层。
整个网络中无反馈,可用一个有向无环图( directed acyclic graph, DAG)表示。
*网络结构
BP 网络是所有的神经网络中结构最为单纯的一种。
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