深度学习python怎么学,

kodinid 10 0

大家好,今天小编关注到一个比较意思的话题,就是关于深度学习python怎么学问题,于是小编就整理了2个相关介绍深度学习Python怎么学的解答,让我们一起看看吧。

  1. 深度学习的和Python有什么关联吗?
  2. 四大搜索引擎横评:微信、头条、百度、Google到底谁更好用?

深度学习的和Python有关联吗?

深度学习是一类模式分析方法的统称,就具体研究内容而言,主要涉及三类方法:基于卷积运算神经网络系统,即卷积神经网络(CNN);基于多层神经元的自编码神经网络,包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding);以多层自编码神经网络的方式进行预训练,进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。

而Python是一种跨平台计算机程序设计语言。 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)。正因为python语法简单,非计算专业的人员也能很快的上手掌握,并且生态环境良好,包管理成熟,能够让你把主要的精力投入到深度学习的算法分析设计上,所以目前大部分研究人员都在使python。***如未来出现更适合人工智能开发程序语言,大家也会去学习。

深度学习python怎么学,-第1张图片-安济编程网
图片来源网络,侵删)

关于这个问题,可以这样回答,深度学习是一种内容,而Python是它的其中一种实现方式。

深度学习是机器学习的一个分支,主要是脱胎于当初的神经网络算法,通过多个隐藏层的处理,达到我们所需要任务的训练,得到一个有效的模型。深度学习因为他的有效性,被广泛应用在,CV、NLP、语音识别等方面。

而Python因为他语言的简洁性和易扩展性,被广泛使用。Python拥有很多科学计算库,比如numpy,pandas,scipy。可视化库matplotlib,Scikit—learn等,可以方便调用。也有很多现成的人工智能开发框架可以直接使用,比如现在比较常用的PyTorch和TensorFlow,Keras,Spark等。

深度学习python怎么学,-第2张图片-安济编程网
(图片来源网络,侵删)

打个比方,用了Python就是不用重复造轮子,如我梯度下降算法,我可以直接使用现成的自动梯度下降函数,而不用自己重新写函数。

总结一句,现在的深度学习的实现形式通常是Python,就是用Python代码编写实现我们的深度学习算法。

四大搜索引擎横评:微信、头条、百度、Google到底谁更好用

对于微信、头条、百度、谷歌这四个具有搜索软件来说。我希望用最短的话来解释。

深度学习python怎么学,-第3张图片-安济编程网
(图片来源网络,侵删)

1.微信

聊天的时候,直接搜索,不需要转换软件,比较方便,但缺点也有,毕竟不是专注于做搜索引擎的。覆盖面并不广泛。而且他的搜索面基本停留在腾讯的各个小程序和封闭体系内。主要搜索展示为:表情包、小程序、公众号推文、音乐、百科等。

2.百度

百度是现如今中国最大的搜索引擎,比360/搜狗等的搜索范围要广,而且搜索到的内容扩展性更高。可利用价值更好,但是百度一强高高在上,难免失去自我。垄断是一个企业,甚至一个国家在所难免的一个瓶颈。百度占据整个国内的大半江山,广告、营销增加是必然的。不是百度退化了,而是这是一个商品成长的必须之路。任何搜索引擎都逃脱不了这一步。至于为什么我们反对他,是百度在广告营销和人性之间,没有达到平衡。注重了賺钱,而过分的让平民百姓去花费有限的生命淘汰不必要的信息,这一点是可耻的。

3 头条

我简单的带过,不可说。因为他的搜索还没使用过,仅仅从今日头条复制搜索来讲,他确实具备了搜索引擎的条件,但是百度建立起来的庞大的数据库,百度文库等那么多日积月累的东西,今日头条想要攻破百度,恐怕需要很长时间。而仅仅作为一个搜索引擎来讲,我认为今日头条可以和百度一较高下,如果要建立[_a***_]齐全的储备,我也希望在此期间头条搜索不要失去了自己的初心,不要成为第二个百度。

4.谷歌

谷歌因为在中国境内违规等而离开中国市场,从国内来讲他确实违规了,从国外来讲,我们也可以看出一个搜索引擎放弃一个中国市场,是需要很多考虑的,既然他敢放弃,就说明我国的法律和他们做引擎的价值观是有分歧,在现在的情况下不可调和。

但无论是从什么角度来讲,谷歌都是一款领先各大搜索引擎几百倍的软件。过滤掉垃圾网页,最接近你搜索需求,甚至可以说是最懂你的搜索引擎。其智能算法或许和百度一样,但是其更注重以人为本的态度值得在座的各位国内引擎好好反思。

到此,以上就是小编对于深度学习python怎么学的问题就介绍到这了,希望介绍关于深度学习python怎么学的2点解答对大家有用。

标签: 深度 python 学习