什么是深度学习

提到人工智能，人们往往想的是深度学习，然而，深度学习不像人工智能那样容易从字面上理解。这是因为深度学习是从内部机理来阐述的，而人工智能是从其应用的角度来阐述的，即深度学习是实现人工智能的一种方法。

人工智能领域，起初是进行神经网络的研究。但神经网络发展到一定阶段后，模型越来越庞大，结构也越来越复杂，于是人们将其命名为“深度学习”。可以这样理解———深度学习属于后神经网络时代。

深度学习近年来的发展突飞猛进，越来越多的人工智能应用得以实现。其本质为一个可以模拟人脑进行分析，学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据（如图像，声音和文本），通过组合底层特征，形成更加抽象的高层特征或属性类别，来拟合人们日常生活中的各种事情。

深度学习被广泛用于与人们生活息息相关的各种领域，可以实现机器翻译，人脸识别，语音识别，信号恢复，商业推荐，金融分析，医疗辅助和智能交通等。

在国内乃至世界，越来越多的资金涌向人工智能领域，人工智能领域新成立的创业公司每年呈递增趋势，越来越多的学校也开始开设与深度学习相关的课程。这个时代，正像是移动互联网的前夜。如果你也感觉到了，那么现在正是时候，一起加入进来，通过系统的学习，将自己打造成为一名深度学习的专业人士吧。

Tensorflow是做什么的

Tensorflow是Google开源的第二代用于数字计算的软件库。起初，它是Google大脑团队为了研究机器学习和深度神经网络而开发的，但后来发现这个系统足够通用，能够支持更加广泛的应用，就将其开源贡献了出来。
概括地说，Tensorflow可以理解为一个深度学习框架，里面有完整的数据流向与处理机制，同时还封装了大量高效可用的算法及神经网络搭建方面的函数，可以在此基础上进行深度学习的开发与研究。

Tensorflow的特点

Tensorflow使用C++语言开发的，支持C，Java，Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是能够广泛受欢迎的原因。利用C++语言开发可以保证其运行效率，Python作为上层应用语言，可以为研究人员节省大量的开发事件。
Tensorflow相对与其他框架有如下特点。

1.灵活

Tensorflow与CNTK,MXNET,Theano同属于符号计算架构，允许用户在不需要使用低级语言（如在Caffe中）实现的情况下，开发出新的复杂层类型。基于图运算是其基本特点，通过图上的节点变量可以控制训练中各个环节的变量，尤其在需要对底层操作时，Tensorflow要比其它框架更容易。当然它也有缺点，灵活的操作，会增加使用复杂度，从而在一定程度上增加了学习成本。

2.便捷

作为主流的框架，Tensorflow生成的模型，具有便捷，通用的特点，可以满足更多使用者的需求。Tensorflow可以适用于Mac,Linux,Windows系统上开发。其编译好的模型几乎适用于当今所有平台系统，并提满足“开箱即用”的模型使用理念，使模型应用起来更简单。

3.成熟

由于Tensorflow被使用的情况最多，所以其框架的成熟度绝对时第一的。在Google的白皮书上写道，Google内部有大量的产品几乎都用到了Tensorflow，如搜索排序，语音识别，谷歌相册和自然语言处理等。

4.超强的运算性能

虽然Tensorflow在大型计算机集群的并行处理中，运算性能仅略低于CNTK，但是，其在个人机器使用场景下，会根据机器的配置自动选择CPU和GPU来运算，这方面做的更加友好与智能化。

最后

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