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机器学习和深度学习的区别:
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应用

  • 无人驾驶
  • 无人超市
  • 自动翻译
  • 个人助手(NLP+语音识别)

优点

  • 学习能力强
  • 覆盖范围广,适应性强
  • 可移植性好
    缺点
  • 计算量大,便携性差
  • 模型设计复杂

框架
TensorFlow,Pytorch,Caffe

Tensorflow介绍

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深度学习基本概念

卷积核
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