2、深度学习架构与TensorFlow基础入门

深度学习架构与TensorFlow基础入门

1. 深度学习架构概述

深度学习领域有数百种不同的模型，它们结合了各种深度学习的基本元素。以下介绍一些具有影响力的深度学习架构：
- LeNet ：1988年提出，可认为是首个著名的“深度”卷积架构，用于文档的光学字符识别（OCR）。但由于当时计算机硬件的限制，其计算成本过高，该设计在之后几十年里相对默默无闻。
- AlexNet ：在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中，AlexNet基于对LeNet的改进并运行在强大的图形处理单元（GPU）上，以比最接近的竞争对手低一半的错误率赢得比赛，这极大地推动了计算机视觉领域向深度学习架构的发展趋势。
- ResNet ：2015年ILSVRC挑战赛的获胜者，架构深度可达130层。传统的极深网络存在梯度消失问题，信号在网络中传播时会衰减，导致学习效果不佳。ResNet引入了旁路连接（bypass connection），允许部分来自深层的信号无衰减地通过，从而能够有效训练更深的网络。
- 神经字幕生成模型（Neural Captioning Model） ：结合卷积网络和长短期记忆网络（LSTM），能够自动为图像内容生成描述性的字幕。整个系统进行端到端训练，减少了对复杂输入预处理的需求。
- 谷歌神经机器翻译（Google Neural Machine Translation） ：采用端到端训练范式构建生产级翻译系统，基于LSTM构建，在大量翻译句子数据集上训练，大幅