Tensorflow 实战Google深度学习框架

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，其核心思想是通过构建和训练深层神经网络模型，从大规模的数据中学习和提取高级抽象特征，以解决复杂的模式识别和决策问题。 深度学习的名称源于其使用多层神经网络模型的特点。这些神经网络模型由多个神经元层组成，每一层的神经元将输入信息传递给下一层进行处理和抽象。深度学习的关键是通过大规模数据的反向传播和优化算法，自动地学习神经网络的权重和参数，使得网络能够在训练数据中发现复杂的特征和模式。 相较于传统机器学习方法，深度学习在处理大规模、高维度的数据时具有以下优势： 自动特征学习：深度学习模型可以自动从原始数据中学习到具有鉴别性的特征表示，无需手动进行特征工程。 大规模数据处理：深度学习模型对于大规模数据的处理能力强大，可以从海量数据中提取知识和模式。 处理非线性关系：深度学习模型能够建模复杂的非线性关系，对于诸如图像识别、自然语言处理等任务有很好的表现能力。 端到端学习：深度学习模型能够从原始输入直接学习到输出结果，实现端到端的学习和推断过程。