基于Tensorflow学习神经网络

基于Tensorflow学习神经网络

https://www.cnblogs.com/jianzhitanqiao/p/5550335.html

http://blog.youkuaiyun.com/myarrow/article/details/51848285

http://lamda.nju.edu.cn/weixs/project/CNNTricks/CNNTricks.html

http://blog.youkuaiyun.com/u010004460/article/details/53432575

1.概述

• 数据执行效率（计算图）

python为实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言实现。不幸的是，从外部计算切换回Python的每一个操作，仍然是一个很大的开销。如果你用GPU来进行外部计算，这样的开销会更大。用分布式的计算方式，也会花费更多的资源用来传输数据。TensorFlow也把复杂的计算放在python之外完成，但是为了避免前面说的那些开销，它做了进一步完善。Tensorflow不单独地运行单一的复杂计算，而是让我们可以先用图描述一系列可交互的计算操作，然后全部一起在Python之外运行（这样类似的运行方式，可以在不少的机器学习库中看到）。

• 推动发展（Class-Region-Point）

CNN驱动着图像识别领域的进步。从整张图片的分类，到物体检测、关键点检测，再到图像语义分割，结果需求从整张图的分类（CNN），到定位区域（RCNN），再到像素点的分类（FCN），时序问题（RNN）。

• 比赛

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