平台 TensorFlow

Tensorflow 是 python 封装的深度学习库,非常容易上手,对分布式系统支持比 Theano 好,同时还是 Google 提供资金研发的

  • 在Tensorflow里:

    • 使用张量(tensor)表示数据.

    • 使用图(graph)来表示计算任务.

    • 在被称之为会话(Session)的上下文 (context)中执行图.

    • 通过变量 (Variable)维护状态.

    • 使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation)赋值或者从其中获取数据.

TensorFlow 算是一个编程系统,它使用图来表示计算任务,图中的节点被称之为operation(可以缩写成op),一个节点获得0个或者多个张量(tensor,下文会介绍到),执行计算,产生0个或多个张量。

模型与应用

  • RNN(Recurrent neural networks) 递归神经网络

在深度学习领域,传统的前馈神经网络(feed-forward neural net,简称FNN)具有出色的表现。 在前馈网络中,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表示。

  • 不同于传统的FNNs,RNNs引入了定向循环,能够处理那些输入之间前后关联的问题。定向循环结构如下图所示:

递归神经网络