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深度学习Deep Learning小白进阶
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本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧，内容非常丰富，适用于Python 3.7，适合当做工具书。大家可以将内容按照需要进行分割，打印出来，或者做成电子书等，随时查阅。
本文将带你一步步深入探讨。迁移学习是一种机器学习方法，它将一个已经开发过的任务模型重复利用，作为第二个任务模型的起点。预训练的模型被用作计算机视觉和自然语言处理任务，这在深度学习领域非常流行。阅读本文，你会发现如何使用迁移学习来提高训练的速度以及改善深度学
本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。目前有很多的深度学习框架，而且很多都可用于实际的生产，我之所以选择这两个只是因为我对它们特别感兴趣。TensorFlow由谷歌大脑开发，并且在谷歌公司中广泛地应用
目前，人工智能已经进入了深度学习时代，从2012年开始，紫色的图都是基于深度学习。深度学习有一些必要的因素，才有今天成功的效果。深度学习的真实应用比如语音识别和客服系统，这两个领域很成功。深度学习是有门槛的，数据的能力、算法的能力和计算能力。
道格拉斯·霍夫斯塔特在他的著作《我是一个奇怪的循环》中提出了这个看法：。最终，我们能够自我感知、自我创造、自我参照。他将这种自我参照的机制称为思想独特的属性。这个奇怪的循环是在层次结构中跨越多个层次的循环系统。顺着这个循环移动，人们会重新回到自己最初开始的
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