机器学习和开发框架交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习和开发框架交流的问题，于是小编就整理了2个相关介绍机器学习和开发框架交流的解答，让我们一起看看吧。

1. 机器学习研究者需要了解的神经网络架构有哪些？
2. 动能的变化与机械功的知识框架？

机器学习研究者需要了解的神经网络架构有哪些？

普渡大学的研究人员Alfredo Canziani、Adam Paszke、Eugenio Culurciello最近发表了论文《An Analysis of Deep Neural Network Models for Practical applications》（实际应用中的深度神经网络模型分析，arXiv:1605.07678），涉及了主要的神经网络架构。本回答即基于这篇论文，以及作者之一Eugenio Culurciello在medium上发表的文章《Neural Network Architectures》（神经网络架构，该文授权论智编译）。

上图展示了多个流行的神经网络架构的top-1精确度和单个前馈传播所需要的运算量。

Yann LeCun在1994年提出的LeNet5是卷积神经网络的始祖，其中有很多影响深远的设计：

2010年，Dan Claudiu Ciresan和Jurgen Schmidhuber发表的Dan Ciresan Net是最早的基于GPU的神经网络实现之一。（是的，之前的神经网络都是在CPU上跑的。）

2012年，Alex Krizhevsky发表的AlexNet，比LeNet5更深、更广，当年在ImageNet上一骑绝尘。自AlexNet后，卷积神经网络成为深度学习的主力。

AlexNet的一些影响深远的设计：

VGG网络的主要特色是使用3x3过滤器，模拟更大、更具容受性的的卷积。这几年出现的新架构，例如Inception和ResNet，也借鉴了这一思路。

动能的变化与机械功的知识框架？

根据牛顿第二定律，弹性势能和重力式的统称为机械能。

机械能守恒条件：弹性势能和重力势能切换时的摩擦力等于零的时候，可以叫做机械能守恒。

动力势能和重力势能属于做功的一种类型，重力势能是指在空中降落产生的能量，动力是呢是指平面中，物体移动产生的能量。

作功公式：w=sn

到此，以上就是小编对于机器学习和开发框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习和开发框架交流的2点解答对大家有用。

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