机器学习的数据框架交流,

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习的数据框架交流的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习的数据框架交流的解答，让我们一起看看吧。

1. pandas机器学习框架及其特点？
2. TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？
3. 机器学习研究者需要了解的神经网络架构有哪些？

pandas机器学习框架及其特点？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

TensorFlow、PyTorch这一类深度学习框架对机器学习科研的意义是什么？

框架是一种实现方式，通过API简化神经网络构建流程，API提供调整一些参数的方法，使设计本身更加灵活，又无需考虑底层的优化和实现方法，让研究上层架构的研究者更专注于研究内容本身而不是实现方法。

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。

到此，以上就是小编对于机器学习的数据框架交流的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习的数据框架交流的3点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.lnbtw.com/post/55320.html