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什么是深度学习 深度学习的前身是人工神经网络，，在机器学习中，我们说的神经网络一般就是指人工神经网络。基本的神经网络是3层模型，两端分别为输入层和输出层，中间是隐藏层。 输入层，训练数据的输入。 输出层，输出计算结果。 中间层，中间层可以有一个或者多个，一般有5层，几百甚至上千层。 人工智能神经网络的么一层有大量的节点组成，层内的神经元一般相互独立。深度学习的目的就是利用已知的数据学习一...

层次 网络层+设备层----->数据结构层----->图计算层----->API层----->应用层 设计理念 将图的定义和图的运行分开 TensorFlow中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话中。 编程模型 计算过程：输入-----&am

这里我只重点学习tensorflow下的目录。 . ├── tensorflow │ ├── c │ │ ├── eager │ │ └── testdata │ ├── cc │ │ ├── client │ │ ├── framework │ │ ├── gradients │ │ ├── ops │ │ ├── profiler...

卷积神经网络（convolution nerul newtwork）CNN的演进从LeNet到AlexNet，VggNet,GoogleNet,ResNet。 神经网络的基本组成有输入层，隐藏层，输出层。 LeNet：LeCun是第一个神经网络模型，在1989年。Lecun的论文点击阅读详细的介绍了什么叫做神经网络等概念。1998年LeCun提出了LeNet。 AlexNet：2012年Imag...

参考书《TensorFlow技术解析与实践》 做这个实验之前默认你的TensorFlow环境已经搭建好。 下载FaceNet源码 ：git clone https://github.com/davidsandberg/facenet.git 下载LFW数据集 点击网址下载：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw.tgz mkdir -p $YOURHOME/face...