《TensorFlow技术解析与实战》——1.4 什么是TensorFlow

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《TensorFlow技术解析与实战》——1.4 什么是TensorFlow

异步社区 2017-05-24 09:39:54 浏览1276
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本节书摘来自异步社区《TensorFlow技术解析与实战》一书中的第1章,第1.4节,作者李嘉璇,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看

1.4 什么是TensorFlow

想想,在机器学习流行之前,我们是如何做与语音和图像相关的识别的?大多数是基于规则的系统。例如,做自然语言处理,需要很多语言学的知识;再如,1997年的IBM的深蓝计算机对战国际象棋,也需要很多象棋的知识。

当以统计方法为核心的机器学习方法成为主流后,我们需要的领域知识就相对少了。重要的是做特征工程(feature engineering),然后调一些参数,根据一些领域的经验来不断提取特征,特征的好坏往往就直接决定了模型的好坏。这种方法的一大缺点是,对文字等抽象领域,特征还相对容易提取,而对语音这种一维时域信号和图像这种二维空域信号等领域,提取特征就相对困难。

深度学习的革命性在于,它不需要我们过多地提取特征,在神经网络的每一层中,计算机都可以自动学习出特征。为了实现深度学习中运用的神经网络,TensorFlow这样的深度学习开源工具就应运而生。我们可以使用它来搭建自己的神经网络。这就有点儿类似于PHP开发当中的CodeIgniter框架,Java开发当中的SSH三大框架,Python开发当中的Tornado、Django框架,C++当中的MFC、ACE框架。框架的主要目的就是提供一个工具箱,使开发时能够简化代码,呈现出来的模型尽可能简洁易懂。

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