本章總結(jié)

·深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種實現(xiàn)方式，機器學(xué)習(xí)又是人工智能的一個組成部分。

·常用的深度學(xué)習(xí)框架有TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe、PaddlePaddle。

·深度學(xué)習(xí)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)又模仿了生物神經(jīng)系統(tǒng)的信號處理與傳輸過程。

·多分類處理和二分類、線性回歸不同，輸出層神經(jīng)元個數(shù)和預(yù)測類別個數(shù)相同，而且類別標簽是用獨熱編碼表示的。