浅谈深度学习之TensorFlow

DNN（深度神经网络算法）现在是AI社区的流行词。最近，DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军。

自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机（Perceptron）以来，DNN 的概念就已经出现了，而自 Rumelhart、Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后，DNN 的概念就变得可行了。直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱。

主要原因在于现代计算能力的可用性，如 GPU 和 TensorFlow 等工具，可以通过几行代码轻松访问 GPU 并构建复杂的神经网络。

作为一名机器学习爱好者，你必须熟悉神经网络和深度学习的概念，但为了完整起见，我们将在这里介绍基础知识，并探讨 TensorFlow 的哪些特性使其成为深度学习的热门选择。

神经网络是一个生物启发式的计算和学习模型。像生物神经元一样，它们从其他细胞（神经元或环境）获得加权输入。这个加权输入经过一个处理单元并产生可以是二进制或连续（概率，预测）的输出。

人工神经网络（ANN）是这些神经元的网络，可以随机分布或排列成一个分层结构。这些神经元通过与它们相关的一组权重和偏置来学习。

下图对生物神经网络和人工神经网络的相似性给出了形象的对比：