根據維基百科給出的定義，對深度學習做出如下定義：
深度學習是機器學習的分支，是一種以人工神經網路為架構，對資料進行表徵學習的演算法。 深度學習是機器學習中一種基於對資料進行表徵學習的演算法。觀測值可以使用多種方式來表示，如每個畫素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從例項中學習任務。深度學習在很多機器學習領域都有非常出色的表現，在影象識別、語音識別、自然語言處理、機械人、網路廣告投放、醫學自動診斷和金融等各大領域均有廣泛應用。 【深度學習工具的優勢】【主流的深度學習開源工具】 【paddlepaddle深度學習平台】paddlepaddle（飛漿）-源於產業實踐的開源深度學習平台，是集深度學習核心框架、工具元件和服務平台為一體的技術先進、功能完備的開源深度學習平台，已被中國企業廣泛使用，深度契合企業實際應用需求，並擁有活躍的開發者社群形態。提供豐富的官方支援模型集合，並推出全型別的高效能部署和整合方案供開發者使用。
**：截止201711月paddlepaddle同其它框架比，前13個月的活躍度是最高。
paddlepaddle不僅包含深度學習框架，還提供了一整套緊密關聯、靈活組合的完整工具元件和服務平台，有利於深度學習技術的應用落地。
【paddlepaddle核心框架-開發】paddlepaddle已開源60+經過真實業務場景驗證的官方模型涵蓋視覺、nlp、推薦等ai核心技術領域，成為官方支援模型最多的深度學習平台。從而可以快速構建強大的應用，滿足各種場景需求。
--01 paddlecv（計算機視覺）
根據影象的語義資訊對不同類別影象進行區分。
常用模型：alexnet、vgg、googlenet、resnet等，方便使用者使用。
--02 paddlenlp（自然語言處理）-面向工業應用的中文nlp開源工具集
基於paddlepaddle深度學習框架打造的工業級nlp開源工具集，最懂中文、完善易用、靈活插拔。
提供全面豐富的中文處理任務，涵蓋了文字分類、序列標註、語義表示、語義匹配等多種nlp任務，可根據業務需求快速選擇合適的預訓練模型進行使用。
基於paddlepaddle深度學習框架構建的基礎nlp網路和nlp應用任務的靈活解耦，網路可靈活調整，場景可高效遷移，認真高效易用。
擁有當前業內效果最好的中文語義表示模型和基於使用者大資料訓練的應用任務模型，模型效果調整機制源於產業實踐，效果更突出。
-- 03 paddlerec（推薦系統）
除此之外，paddlepaddle還為開發者們提供了語音識別、強化學習等方面的一些模型庫可以滿足各種場景需求。
【paddlepaddle核心框架-訓練】--01 大規模資料分布式訓練--02 工業級資料處理
【paddlepaddle核心框架-**】--01 端到端的全部流程部署方案基於多硬體的支援，paddlepaddle提供效能全面領先的底層加速庫和推理引擎。
全系發布分paddle serving支援伺服器端的快速部署。
為了部署在更多的硬體上往往需要做模型壓縮，模型體積壓縮庫paddleslim針對體積已經很小的mobilenet面模型，仍能在模型效果不損失的前提下實現70%以上的體積壓縮。
【豐富的工具元件】開源的網路結構自動化設計技術。autodl是一種高效的自動搜尋構建最佳網路結構的方法，通過增強學習在不斷訓練過程中得到定製化高質量的模型。
使用文件：
autodl design設計的影象分類網路在cifar10資料集上準確率達到98%，效果完全超過人類專家，居於業內領先位置。通過不斷的迭代搜尋，使得自動化構建模型的效果在不斷增強。
簡單易用的預訓練模型管理框架，通過命令介面，邊界獲取paddlepaddle生態下的預訓練模型，無需編寫**，一鍵使用預訓練模型進行**。
使用文件：
具有靈活性和可擴充套件性，支援可定製的並行擴充套件，覆蓋dqn、ddpg、ppo、a2c等主流強化學習的演算法。
使用文件：
可復現性保證。提供了高質量的主流強化學習演算法實現，嚴格地復現了**對應的指標。
大規模並行支援。最高可支援上萬個cpu的同時併發計算，並且支援多gpu強化學習模型的訓練。
可復用性強。使用者無需自己重現實現演算法沒通過復用框架提供的演算法可以輕鬆地把經典強化學習演算法應用到具體場景中。
良好擴充套件性。當使用者想調研新的演算法，可以通過繼承parl提供的基類快速實現自己的強化學習演算法。
visualdl是一款開源的、支援多個深度學習框架的資料視覺化工具庫；可以將神經網路的各種訓練結果以及網路的結構以視覺化的形式呈現。
使用文件：
visualdl提供scalar、引數分布、模型結構、影象視覺化等功能。
為了幫助使用者快速從其它框架遷移，paddlepaddle開源了模型轉換工具x2paddle。
tensorflow2fluid：可將tensorflow、caffe的模型轉換為fluid可載入的格式。
caffe2fluid：可將tensorflow、caffe的模型轉換為fluid可載入的格式。
onnx2fluid：還支援onnx格式的模型轉換，比如pytorch、mxnet、cntk等。
提供了相應api文件，可幫助使用者通過現有框架的使用經驗快速上手paddlepaddle的使用。
caffe2fluid：
tensorflow2fluid： 序號
tensorflow介面
paddlepaddle介面備註1
tf.abs
fluid.layers.abs
功能一致
2tf.add
fluid.layers.elementwise_add
功能一致
【專業的服務平台】致力於為零演算法基礎的企業使用者和開發者提供高精度的ai模型定**務。
官網：
集開放資料、開源演算法、免費算力三位一體，為開發者提供高效學習和開發環境、**值獎金競賽專案，支撐高效老師輕鬆實現ai教學，並助力企業加速落地ai業務場景。
官網：
另外通過paddlepaddle可以實現一些有趣的專案：如高爾夫球場的遙感監測，深度學習質檢一體機，更低地塊識別，機器聽診大師。目前，paddlepaddle已經在國內得到了廣泛的工業應用。
深度學習入門學習筆記01
首先就由乙隻小貓帶咱們走進深度學習的世界吧！對於乙個輸入樣本來說，深度學習和機器學習有著相同的目的，就是要把這個樣本進行最準確的分類。咱們從肉眼看很容易這是乙隻貓，因為我們有著這麼多年的積累常識嘛！但是計算機可不這麼聰明一眼就能看得出來，在計算機中，乙個影象是由畫素點所構成的。這裡可能有同學對於計算...
python基礎學習筆記01
基本資料型別 number int 整型，float 浮點數 bool 布林型別 表示真假 true false 首字母大寫 complex 複數 type 1 檢視資料型別 2 2 1.0 type 2 2 float 2 2 1 type 2 2 int 是整除 二進位制字首 0b八進位制 0o...
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day01 一 基礎 1.單行注釋 2.多行注釋 3.語句結尾沒有分號 4.呼叫函式大部分需要匯入包 5.左括號必須與函式名同行 6.程式必須有乙個main包 7.go語言以包做為管理單位 8 每個檔案必須先宣告包 二 變數 9.變數命名規範 1 字母 下劃線 數字組成 2 不能以數字開頭 3 不能...