【Google系列】Tensorflow与深度学习

2022-09-25 182

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介： Tensorflow与深度学习

Tensorflow与深度学习

[TOC]

一、TensorFlow简介

TensorFlow 是由 Google 团队开发的深度学习框架之一，它是一个完全基于 Python 语言设计的开源的软件。TensorFlow 的初衷是以最简单的方式实现机器学习和深度学习的概念，它结合了计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。

TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如，图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七层和TCP/IP四层）。

TensorFlow官方网站有两个，访问其中一个就可以，它们分别如下：

编辑

TensorFlow有以下重要功能 -

它包含一个叫做张量概念，用来创建多维数组，优化和计算数学表达式。
它包括深度神经网络和机器学习技术的编程支持。
它包括具有各种数据集的高可扩展计算功能。

二、机器学习与深度学习

2.1 什么是机器学习

通常，为了实现人工智能，我们使用机器学习。我们有几种算法用于机器学习。例如：

Find-S算法，决策树算法（Decision trees），随机森林算法（Random forests），人工神经网络

通常，有3种类型的学习算法：

1，监督机器学习算法用于进行预测。此外，该算法搜索分配给数据点的值标签内的模式。

2，无监督机器学习算法：没有标签与数据点相关联。这些ML算法将数据组织成一组簇。此外，它需要描述其结构，使复杂的数据看起来简单，有条理，便于分析。

3，增强机器学习算法：我们使用这些算法来选择动作。此外，我们可以看到它基于每个数据点。一段时间后，算法改变其策略以更好地学习。

2.2 什么是深度学习

机器学习只关注解决现实问题。它还需要更加智能的一些想法。机器学习通过旨在模仿人类决策能力的神经网络。ML工具和技术是关键的两个深度学习的窄子集，我们需要用他们来解决需要思考的问题。任何深度神经网络都将包含三种类型的图层：

输入层隐藏层输出层

我们可以说深度学习是机器学习领域的最新领域。这是实现机器学习的一种方式。

2.3 机器学习和深度学习应用

计算机视觉：我们将其用于车牌识别和面部识别等不同应用。

信息检索：我们将ML和DL用于搜索引擎，文本搜索和图像搜索等应用程序。

营销：我们在自动电子邮件营销和目标识别中使用这种学习技术。

医疗诊断：它在医学领域也有广泛的应用。癌症鉴定和异常检测等应用。

自然语言处理：适用于情感分析，照片标签，在线广告等应用。

2.4 趋势

如今，机器学习和数据科学正处于趋势中。在公司中，对它们的需求正在迅速增加。对于希望在其业务中集成机器学习而生存的公司而言，他们的需求尤其大。

深度学习被发现，并证明拥有最先进的表演技术。因此，深度学习让我们感到惊讶，并将在不久的将来继续这样做。

最近，研究人员不断探索机器学习和深度学习。过去，研究人员仅限于学术界。但是，如今，机器学习和深度学习的研究正在两个行业和学术界中占据一席之地。

三、TensorFlow实现递归神经网络

递归神经网络是一种面向深度学习的算法，遵循顺序方法。在神经网络中，我们总是假设每个输入和输出都独立于所有其他层。这些类型的神经网络称为循环，因为它们以顺序方式执行数学计算，考虑以下步骤来训练递归神经网络 -

第1步 - 从数据集输入特定示例。
第2步 - 网络将举例并使用随机初始化变量计算一些计算。
第3步 - 然后计算预测结果。
第4步 - 生成的实际结果与期望值的比较将产生错误。
第5步 - 为了跟踪错误，它通过相同的路径传播，其中也要调整变量。
第6步 - 重复从1到5的步骤，直到声明获得输出的变量正确定义。
第7步 - 通过应用这些变量来获得新的看不见的输入来进行系统预测。