深度学习与Tensorflow_深度学习与tensorflow的关系-优快云博客

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本文介绍了机器学习、深度学习和人工智能的关系，接着详细讲解了深度学习框架，特别是TensorFlow。TensorFlow是一个强大的计算图为基础的开源框架，支持多种语言，并提供Session进行交互式计算。此外，还提到了其依赖的Protocol Buffer和Bazel工具，最后给出了一个简单的TensorFlow Python测试用例。

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一、机器学习

机器学习的定义为：如果一个程序可以在任务T上，随着经验E的增加，效果P也可以随之增加，则称为这个程序可以从经验中学习。
无法从数据中学习更好的特征表达，这是传统的机器学习算法一个共同的问题。

二、深度学习

深度学习解决的问题之一是自动的将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些组合特征解决问题。深度学习是机器学习的一个分支，他除了可以学习特征和任务之间的关联外，还能自动的从简单特征中提取更加复杂的特征。

传统机器学习流程：输入->人工特征提取->权重学习->预测结果
深度学习算法流程：输入->人工特征提取->多层复杂特征提取->权重学习->预测结果

三、人工智能

人工智能、机器学习、深度学习是非常相关的几个领域。人工智能是一类非常宽泛的问题，机器学习是解决这类问题的重要手段，而深度学习是机器学习的一个分支。

人工智能范围>机器学习范围>深度学习范围

四、深度学习框架简介

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1、TensorFlow
TensorFlow可以用来方便的设计神经网络结构，它通过SWIG实现对多种语言的支持，包括python、R、C+&#