深度学习框架算法交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于深度学习框架算法交流的问题，于是小编就整理了5个相关介绍深度学习框架算法交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 实现深度强化学习算法，tensorflow、pytorch、mxnet哪个更顺手？
2. 借助深度学习算法，可以研究小白鼠的超声波会话语言吗？
3. 2006年，谁提出了深度学习算法？
4. 通过深度学习的算法，是否可以实现以下功能？
5. 深度学习用来进行计算机视觉，与传统图像算法有关联吗？

实现深度强化学习算法，tensorflow、pytorch、mxnet哪个更顺手？

题主如果只关注深度强化学习(DRL)的话，可以尝试学习和使用一个基于Tensorflow的深度强化学习工具库-Tensorforce。

这个库基本上把目前深度强化学习领域的经典和实用算法都集成了，比如DQN，Double-DQN,Vanilla Policy Gradients等。而且对于强化学习的训练和应用来说，Tensorforce也集成了当前比较有名的强化学习环境，比如OpenAI的Gym API和Universe，DeepMind的lab等，可以快速便捷的创造强化学习所需要的环境、智能体(agents),以及根据场景构造action和rewards等。能够极大的降低研究者在强化学习领域的科研门槛。并且tensorflow框架本身在工业上的支持也比较完善，一些科研成果也能够比较平滑的迁移到真正的生产环境中，产生商业价值。

借助深度学习算法，可以研究小白鼠的超声波会话语言吗？

因为与人类拥有相似的遗传特征，研究人员经常在医学实验中使用小白鼠作为对照。但其实，它们也是一种社会生物。

为了更好地研究鼠鼠之间的对话，华盛顿大学的科学家们，特地发布了一款研究其超声波发声模式的趣味工具 —— DeepSqueak 。

作为一种能够分析鼠类叫声的卷积神经网络，其巧妙地运用了深度学习算法。

【研究配图 - 1】

想要研究鼠类的发声，是相当耗时的。一方面，它们发出的声音范围，超过人耳 20kHz 的听觉阈值。

换言之，我们要将录音速度放慢 20 倍，才能听清最高频的内容 —— 小鼠聊天一小时，人类要听十个钟！

研究人员 Kevin Coffey 和 Russell Marx 开发了一款名叫 DeepSqueak 的深度学习算法，能够从原始录音中分离和分类鼠语。

有趣的是，它是从自动驾驶车辆用于规避障碍的软件演变而来的。在对其进行修改后，研究人员能够对类似的特征（吱吱声）进行分组，然后识别出特定的呼叫序列或模式。

在对实验鼠进行焦虑、抑郁、***成瘾的研究中，Coffey 和 Marx 就已经使用过该程序。但是显然，DeepSqueak 还能被运用到其它地方，比如研究鼠语。

2006年，谁提出了深度学习算法？

2006年，杰弗里·辛顿以及他的学生鲁斯兰·萨拉赫丁诺夫正式提出了深度学习的概念。他们在世界顶级学术期刊《科学》发表的一篇文章中详细的给出了“梯度消失”问题的解决方案——通过无监督的学习方法逐层训练算法，再使用有监督的反向传播算法进行调优。

通过深度学习的算法，是否可以实现以下功能？

首先这三种应用都有实现。

1，这是典型的非监督学习的应用。比如图像分类标注。但是并不代表机器能知道具体图像是什么。它只能做到把猫和狗分开，如果需要准确分类，那么还需要结合监督学习。

2，这从模型角度有多种方法实现，总体把它归为一个回归问题。可以用LSTM，也可以用CNN构建。

3，事实上，预测完成后。基本代表最tough的工作已经完成，你可以用一个决策树算法。当然你也可以用深度学习，这取决于你的数据够不够用。

现在的深度学习就是多层神经网络。是通过数据标签样本的训练拟合多层函数的未知参数。本质很简单，由于***用卷积，LSTM等泛化手段，使得其处理过拟合方面更灵活，呈现出智能的样子，其实也是人通过主动调整模型及其参数主动通过试错赋予的。没有什么神奇之处，也不会导致奇点来临。

感谢邀请，你所说的这些功能，就是属于百度现在正在研究的自动驾驶功能，通过深度学习算法，让机器来识别周边环境，实现自我判断。当然是可以实现的。

深度学习的发展伴随着它对其它领域的革命过程。在过去的数年中，深度学习的应用能力几乎是一种“敢想就能成”的状态。这当然得益于现今各行各业丰富的数据集以及计算机计算能力的提升，同时也要归功于过去近三十年的领域经验。未来，深度学习将继续解决各种识别（Recognition）相关的问题，比如视觉（图像分类、分割，计算摄影学），语音（语音识别），自然语言（文本理解）；同时，在能够演绎（Ability to Act）的方面如图像文字描述、语音合成、自动翻译、段落总结等也会逐渐出现突破，更可能协助寻找NP难（NP-Hard）问题在限定输入集之后的可行算法

深度学习用来进行计算机视觉，与传统图像算法有关联吗？

有关联。

因为一般的机器视觉项目中，是需要传统算法和深度学习相互配合来完成的。项目中只要用到的有深度学习的部分。我们就认为是用深度学习来进行计算机视觉。

传统方法和深度学习的区别是:图像特征的提取办法以及有没有用传统的分类器。

刚好最近在做计算机视觉相关项目，所以就回答下吧，其实这些东西归根结底都是数学问题，但是在数学问题的上层都还是图像的处理，他们运用的算法基本是差不多的，只不过要看哪种算法更优。比如图像边缘检测，我们一般会先进行滤波处理然后找到图像的强度梯度，理论就这么个理论剩下就看谁做的精准了。

到此，以上就是小编对于深度学习框架算法交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于深度学习框架算法交流的5点解答对大家有用。

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