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怎样从零基础到深度学习Python人工智能?

  未来是人工智能的时代,想要学习Python的人越来越多,但是想要学精,更深度的去学习是很难的,那么怎样从零基础到深度学习Python人工智能?接下来我们就了解一下关于深度学习的库有哪些。
怎样从零基础到深度学习Python人工智能?
  1、Theano
  Theano作为成熟的深度学习库,它提供了不错的数据结构来表示神经网络的层,对线性代数来说效率更高,与Numpy的数组类似。它的API可能不是很直观,用户的学习曲线会很高。有很多基于Theano的库都在利用其数据结构。它同时支持开箱可用的GPU编程。
  2、PyLearn2
  PyLearn2是另外一个基于Theano的库,它给Theano引入了模块化和可配置性,你可以通过不同的配置文件来创建神经网络,这样尝试不同的参数会更容易,如果分离神经网络的参数和属性到配置文件,它的模块化能力更强大。
  3、Nolearn
  如果你想在深度学习中也能使用Scikit-learn库API,封装了Decaf的Nolearn会让你能够更轻松地使用它。它是对Decaf的包装,与Scikit-learn大部分都兼容,从而使得Decaf更不可思议。
  4、Neurolab
  NeuroLab是另一个API友好的神经网络库。与其他库不同,它包含递归神经网络实现的不同变体。如果你想使用RNN,这个库是同类API中值得的选择之一。
  5、Decaf
  Decaf是由UC Berkeley发布的深度学习库,在Imagenet分类挑战中测试发现,其神经网络实现是很先进的。
  6、与其他语言集成
  Python还有其他的一个强项,它是一个很棒的胶水语言,你可以使用自己常用的编程语言,通过Python来访问这些库。
  相信通过以上的分析,对于Python深度学习会有一定的了解,想要更好的学习Python,深度学习自然前途是不可估量的,这也是非常重要的一部分。
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