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googlE tEnsorFlow

Google 将自家研发的深度学习系统命名为 “DistBelief”,它使得 Google 能够同时处理成千上万台大型计算机的数据,构建更大型的神经网络和大规模训练。Google 的搜索、图像识别及邮箱等均采用了该技术。一般情况下,深度学习系统都需要先设定好 f...

如果不懂内部原理,那么两本书都不怎么好。这两本书都是基于tensorflow,在效率上像玩具似的,比较适合不想深入的初学者。 如果单纯是想玩玩,那么tensorflow实战会比较好。

google头一次让人莫名地失望, 总觉得有些华而不实, 或搞了噱头但有意地抽掉关键功能 这里跟另一个我用的框架比较 deeplearning4j 及其分开的数值库 nd4j 也是支持张量的 1. 虽然已实作的网路种类很广, 但不少都是那种只要框架本身架构好些, 就挺...

一、python安装 centos自带python2.7.5,这一步可以省略掉。 二、python-pip pip--python index package,累世linux的yum,安装管理python软件包用的。 yum install python-pip python-devel 三、安装tensorflow 安装基于linux和python2.7的tenso...

11月5日Google开源了TensorFlow, 11月7日Microsoft开源了DMTK。 两家巨头高科技公司相继争先恐后的开源人工智能计算工具包, 目的无非是争夺用户资源。 实际上,除了这两家公司外, 几年以前已经开源的这种工具包还有很多。 出现个TensorFlow没。

Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow——被使用在 Google 搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是,微软亚洲研究院立刻向 媒体发邮件表示,我们...

https://www.zhihu.com/question/41667903?from=profile_question_card

个人的一点看法: 1. TensorFlow是采用的DataFlow的数据流模型,不过我不觉得和Dryad有太多相似之处,此外Dryad也不是第一个提出DataFlow模型的地方,要说最早可以参考MIT TaggedToken machine里面的static dataflow 和dynamic dataflow archite...

深度学习开源工具 从数学上来讲,深度神经网络其实不复杂,我们定义不同的网络结构,比如层次之间怎么连接,每层有多少神经元,每层的激活函数是什么。前向算法非常简单,根据网络的定义计算就好了。 而反向传播算法就比较复杂了,所以现在有很...

安装tensorflow需要比较新的numpy,windows10自带的ubuntu源里的numpy太老,需要自行编译安装numpy。 安装numpy需要openblas或者mkl,所以首先安装openblas。 安装openblas openblas是华人编写高性能计算库,能够极大的加速numpy。 下载openblas...

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