有哪些深度神經網絡模型

目前經常使用的深度神經網絡模型主要有卷積神經網絡(CNN)、遞歸神經網絡(RNN)、深信度網絡(DBN)、深度自動編碼器(AutoEncoder)和生成對抗網絡(GAN)等。

遞歸神經網絡實際.上包含了兩種神經網絡。

一種是循環神經網絡(RecurrentNeuralNetwork);另一種是結構遞歸神經網絡(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的網絡結構遞歸形成更加復雜的深度網絡。

RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有“記憶”能力，可以“模擬”數據間的依賴關系。卷積網絡的精髓就是適合處理結構化數據。

關于深度神經網絡模型的相關學習，推薦CDA數據師的相關課程，課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考并操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。

這種教學方式能夠引發學員的獨立思考及主觀能動性，學員掌握的技能知識可以快速轉化為自身能夠靈活應用的技能，在面對不同場景時能夠自由發揮。

谷歌人工智能寫作項目：小發貓

如何運用機器學習解決復雜系統的預測問題

現實生活中預測通常難做到精準，比如股市，自然災害，長久的天氣預測AI愛發貓。

在市場這種系統里，有兩個關鍵要素，一個是個體和個體之間的互相作用（博弈），一個是系統與外部環境（地球資源）之間的相互作用（反饋），因此而形成復雜模式（Pattern），這種模式通常很難預測。

而這種類型的系統我們通常定義為復雜系統：由大量單元互相作用組成的系統，由于集體行為的非線性（總體不等于個體之和），而形成具備無數層級的復雜組織。或者稱為涌現性。

復雜科學即研究復雜系統的一套聯系不同尺度現象的數學方法。在人類試圖理解那些和自身生存最相關的東西時，而經典物理學的還原論（把整體拆成部分）思維的卻不適用。

物理預測的核心方法是動力學方法,即人們由實驗出發抽象出引起運動改變的原因,把這些原因量化為變量，用微分方程來描述,從而取得對整個未來的精確解，如麥克斯韋方程組可以預測從光波的速度到磁線圈轉動發電任何的電磁學現象。

而你卻無法通過了解市場上每個人的特性就很好的預測整個市場走勢。復雜系統難以預測的原理可以從以下幾方面理解：1，高維詛咒:構成現實生活的系統往往被大量未知變量決定，比如生物由無數的細胞組成。

基因，是由無數獨立的單元組成的，市場，由無數的交易者組成，這些用物理的描述方法來預測，就是極高維度空間的運動問題。維度，首先使得再簡單的方程形式都十分復雜難解。

此處補充維度的科學定義：維度是一個系統里可以獨立變化的變量個數，一個有非常多變量的系統，如復雜網絡，假如每個變量不是互相獨立，也可以是低維系統。

比如一個軍營里的方陣，即使人數眾多，也會因為大家都做著一模一樣的動作，而只有一個獨立變量，成為一維系統。

2，非線性詛咒：高維度系統的維度之間具有復雜的相互作用，導致我們不能把系統分解為單一維度然后做加法的方法研究。高維加上非線性我們將得到對初級極為敏感的混沌系統。

非線性的一個重要推論是組織的產生，因為非線性，1+1可以大于2或小于2，為組織的產生提供了理論基礎。

3，反饋詛咒：復雜系統中反饋無處不在，即使是一個簡單的一維系統，反饋也可以使得系統的特性很豐富，最典型的反饋是某種記憶效應，使得系統產生復雜的路徑依賴，此刻你的現實與歷史深刻關聯，而關聯方法導致復雜的模式產生。

反身性是一種由預測產生的特殊反饋，當你預測股市的價格，會引起你的交易策略變化從而影響你的預測，是為反身性。

4，隨機詛咒:復雜系統往往含有不包含確定規律的隨機噪聲，加上這些噪聲，系統的行為更加難預測，而很多時候，我們也無法區分一個系統里發現的模式是噪聲導致還是由于元件之間的相互作用。

這四大詛咒是這些系統難以理解和預測的原因，而這個時候，復雜系統和機器學習的方法論可以作為一種非常有力的手段幫我們從復雜性中挖掘模式。

第一種方法叫模型驅動（Modelapproch），即想辦法找到事物變化的原因，用一種降維的思路列出微分方程，即從非常繁復的要素中化簡出最重要的一個或者兩個，從而化繁瑣為簡單，不管三七二十一先抓住主要矛盾。

其中的范例便是非線性動力學。注：此處我們有兩個基本假設讓非線性動力學得到簡化，一個是只討論連續變量，另一個是不考慮系統內的隨機性（無噪聲項）。

1，如果一個系統可以化簡到一維，那么你只需要研究其內部存在的反饋性質并描述它即可。負反饋導致穩定定點產生，正反饋導致不穩定性。很多事物多可以抽象為一維系統，包括簡單環境下的人口增長問題。

2，如果一個系統可以化簡到二維，那么你需要研究兩個維度間的相互作用，最終可以互為負反饋而穩定下來，互為正反饋而爆發，或者產生此消彼長的周期軌道。

比如戀愛中的男女是個二維系統，互為負反饋就回到普通朋友，互為正反饋在愛欲中爆發-比如羅密歐與朱麗葉，此消彼長那是玩捉迷藏的周期游戲。3，如果一個系統是三維的，則混沌可能產生。

混沌即對初值極為敏感的運動體系。你一旦偏離既定軌道一點，即幾乎無法回去。

4，如果一個系統大于三維，那么你需要用一個復雜網絡描述它的運動，這個時候我們可以得到我們復雜系統的主角-collectivephenomena&emergence。

復雜網絡的性質主要取決于單體間相互作用的方式，以及系統與外界交換能量的方法，這兩者又息息相關。最終我們得到涌現。

復雜網絡的動力學往往混沌難以預測，對于高維混沌系統，第一個方法也只能給出對事物定性的描述，而我們可以祭出我們的第二種方法:先不管數據背后錯綜復雜的動因，而是直接以數據驅動我們的預測。

這其中的哲學內涵即貝葉斯分析框架：即先不預測，而是列出所有可能的結果及根據以往知識和經驗每種結果發生的可能性（先驗概率），之后不停吸收新觀測數據，調整每種可能結果的概率大小（后驗概率），將想得到的結果概率最大化（MAP）最終做出決策。

如果你把貝葉斯分析的框架自動化，讓電腦完成，你就得到機器學習的最基本框架。機器學習如果可以進入一個問題中，往往要具備三個條件：1，系統中可能存在模式2，這種模式不是一般解析手段可以猜測到的。

3，數據可以獲取。如果三點有一點不符，都很難運用機器學習。機器學習的一個核心任務即模式識別，也可以看出它和剛才講的復雜系統提到的模式的關系。

我們講復雜系統難以通過其成分的分析對整體進行預測，然而由于復雜系統通常存在模式，我們通常可以模式識別來對系統進行歸類，并預測各種可能的未來結果。

比如一個投行女因為工作壓力過大而自殺了，那么在她之前的活動行為數據（比如點擊手機的某些app的頻率）里是否可能存在某種模式?這種模式是否可以判定她之后的行為類型？

并且這個過程可否通過歷史數據由計算機學習？如果都可以，這就是一個機器學習問題。

剛才講的幾大詛咒，高維，非線性，復雜反饋，隨機性也稱為機器學習需要核心面對的幾大困難，由此得到一系列機器學習的核心算法。

機器學習在現實生活中被用于非常多的方面，最常見的如商務洞察（分類，聚類，推薦算法），智能語音語義服務（時間序列處理，循環網絡），各種自動鑒別系統如人臉識別，虹膜識別，癌癥檢測（深度卷積網絡），阿爾法狗，機器人控制（深度強化學習算法）。

而由方法論分，又可以分成有監督學習，無監督學習，和強化學習。

在八月份的巡洋艦科技的《機器學習vs復雜系統特訓課》中，我著重講了幾種機器學習的基本方法：1.貝葉斯決策的基本思想：你要讓機器做決策，一個基本的思路是從統計之前數據挖掘已有的模式（pattern）入手，來掌握新的數據中蘊含的信息。

這個pattern在有監督學習的例子里，就是把某種數據結構和假設結論關聯起來的過程，我們通常用條件概率描述。

那么讓機器做決策，就是通過不停的通過新數據來調整這個數據結構（特征）與假設結果對應的條件概率。

通常我們要把我們預先對某領域的知識作為預設（prior），它是一個假設結果在數據收集前的概率密度函數，然后通過收集數據我們得到調整后的假設結果的概率密度函數，被稱為后驗概率（posterior），最終的目標是機器得到的概率密度函數與真實情況最匹配，即Maximumaposterior(MAP)，這是機器學習的最終目標。

2，樸素貝葉斯分類器到貝葉斯網絡：分類，是決策的基礎，商業中要根據收集客戶的消費特征將客戶分類從而精準營銷。金融中你要根據一些交易行為的基本特征將交易者做分類。

從貝葉斯分析的基本思路出發我們可以迅速得到幾種分類器。

首當其沖的樸素貝葉斯分類器，它是機器學習一個特別質樸而深刻的模型：當你要根據多個特征而非一個特征對數據進行分類的時候，我們可以假設這些特征相互獨立（或者你先假設相互獨立），然后利用條件概率乘法法則得到每一個分類的概率，然后選擇概率最大的那個作為機器的判定。

圖：樸素貝葉斯分類器的基本框架，c是類別，A是特征。如果你要根據做出分類的特征不是互相獨立，而是互相具有復雜關聯，這也是大部分時候我們面臨問題的真相，我們需要更復雜的工具即貝葉斯網絡。

比如你對某些病例的判定，咳嗽，發燒，喉嚨腫痛都可以看做扁條體發炎的癥候，而這些癥候有些又互為因果，此時貝葉斯網絡是做出此類判定的最好方法。

構建一個貝葉斯網絡的關鍵是建立圖模型，我們需要把所有特征間的因果聯系用箭頭連在一起，最后計算各個分類的概率。

圖：貝葉斯網絡對MetaStaticCancer的診斷，此處的特征具有復雜因果聯系貝葉斯分析結合一些更強的假設，可以讓我們得到一些經常使用的通用分類器，如邏輯斯提回歸模型，這里我們用到了物理里的熵最大假設得到玻爾茲曼分布，因此之前簡單貝葉斯的各個特征成立概率的乘積就可以轉化為指數特征的加權平均。

這是我們日常最常用的分類器之一。更加神奇的是，這個東西形式上同單層神經網絡。

圖：logistic函數，數學形式通玻爾茲曼分布，物理里熵最大模型的體現3,貝葉斯時間序列分析之隱馬模型：貝葉斯時間序列分析被用于挖掘存儲于時間中的模式，時間序列值得是一組隨時間變化的隨機變量，比如玩牌的時候你對手先后撒出的牌即構成一個時間序列。

時間序列模式的預設setting即馬爾科夫鏈，之前動力學模式里講到反饋導致復雜歷史路徑依賴，當這種依賴的最簡單模式是下一刻可能出現的狀態只與此刻的狀態有關而與歷史無關，這時候我們得到馬爾科夫鏈。

馬爾科夫鏈雖然是貝葉斯時間序列分析的基準模型，然而現實生活中遇到的時間序列問題，通常不能歸于馬爾科夫鏈，卻可以間接的與馬爾科夫鏈關聯起來，這就是隱馬過程，所謂含有隱變量的馬爾科夫過程。

圖：隱馬過程示意語音識別就是一類特別能利用隱馬過程的應用，在這里語音可以看做一組可觀測的時間序列，而背后的文字是與之關聯的馬爾科夫鏈，我們需要從可觀測的量，按照一定的概率分布反推不可觀測的量，并用馬爾科夫鏈的觀點對其建模，從而解決從語音到文字的反推過程。

當今的語音識別則用到下面緊接講的深度學習模型。

4，深度學習剛剛講的分類問題，只能根據我們已知的簡單特征對事物進行分類，但假設我們手里的數據連需要提取的特征都不知道，我們如何能夠對事物進行分類呢？

比如你要從照片識別人名，你都不知道選哪個特征和一個人關聯起來。沒關系，此時我們還有一個辦法，就是讓機器自發學習特征，因此祭出深度學習大法。

通常在這類問題里，特征本身構成一個復雜網絡，下級的特征比較好確定，而最高層的特征，是由底層特征的組合確定的，連我們人類自己都不能抽象出它們。

深度學習即數據內涵的模式（特征）本身具備上述的多層級結構時候，我們的機器學習方法。從以毒攻毒的角度看，此時我們的機器學習機器也需要具有類似的多級結構，這就是大名鼎鼎的多層卷積神經網絡。

深度學習最大的優勢是具有更高級的對“結構”進行自動挖掘的能力，比如它不需要我們給出所有的特征，而是自發去尋找最合適對數據集進行描述的特征。

一個復雜模式-比如“人臉”事實上可以看做一個簡單模式的層級疊加，從人臉上的輪廓紋理這種底層模式，到眼睛鼻子這樣的中級模式，直到一個獨特個體這樣最高級的復雜模式，你只有能夠識別底層模式，才有可能找到中級模式，而找到中級模式才方便找到高級模式，我們是不能從像素里一步到達這種復雜模式的。

而是需要學習這種從簡單模式到復雜模式的結構，多層網絡的結構應運而生。

圖：從具體特征到抽象特征逐級深入的多級神經網絡6，RNN和神經圖靈機如果時間序列數據里的模式也包含復雜的多層級結構，這里和我之前說的復雜系統往往由于反饋導致復雜的時間依賴是一致的，那么要挖掘這種系統里的模式，我們通常的工具就是超級前衛的循環神經網絡RNN，這種工具對處理高維具有復雜反饋的系統有神效，因為它本身就是一個高維具有復雜時間反饋的動力學系統。

圖：循環神經網絡，過去的信息可以通過循環存儲在神經元之間當一個復雜時間序列的問題里面，每個時間點的信息都可以對未來以任何方式產生復雜影響，那么處理這種復雜性的一個辦法就是用循環神經網絡，讓它自發學習這種復雜結構。

比如一個城市里的交通流，或者人與人之間的對話。神經圖靈機是在多層卷積神經網絡或遞歸網絡基礎上加上一個較長期的記憶單元，從而達到處理需要更復雜時間關聯的任務，比如對話機器人。

而神經圖靈機最厲害的地方在于他可以通過機器學習傳統的梯度下降法反向破譯一個程序，比如你寫了一個python程序，你用很多不同的輸入得到很多對應的輸出，你可以把它給神經圖靈機訓練，最終本來對程序絲毫無所知的神經圖靈機居然可以如同學會了這個程序。

深度學習，包括哪些？

作為人工智能最稀缺的人才之一，深度學習工程師面臨近百萬的缺口，成為了各大企業競相爭奪的香餑餑，月薪大都在30K-80K之間。越來越多的程序員、院校學生開始學習深度學習算法。

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02?更系統更實用為了讓每個學員都能用更短的時間學到更深的知識，我們將課程濃縮到5周、30課時，時間雖短，但內容更精。

6大實戰項目、8大課程階段，不論是課程的系統性還是實用性，《AI深度學習》絕對是目前最完美的存在。1）8大授課階段8大授課階段，循序漸進，以實操貫穿理論，避免紙上談兵。

第一階段：AI概述及前沿應用成果介紹第二階段：神經網絡原理及TensorFlow實戰第三階段：神經網絡原理及TensorFlow實戰第四階段：生成式對抗網絡原理及項目實戰第五階段：深度學習分布式處理項目實戰第六階段：深度強化學習及項目實戰第七階段：車牌識別項目實戰第八階段：深度學習前沿技術簡介只有這樣內容深入的課程，才能真正幫你快速建立、梳理相關知識體系，讓你的成長更有方向、更高效。

2）嚴選6個項目實戰對比市面上的同類型課程，大都是局限在某一品類的項目訓練，項目數量控制在3個左右。《AI深度學習》有6大實戰項目，都是來自于企業的項目實操。

學員在學習期間，直面復雜的開發環境，擺脫開源項目理想化開發，更加符合企業真實需求。

項目包含“手寫數字識別”“文學作品文本特征向量化實戰”“基于GAN生成人臉圖片”“基于分布式GAN人臉圖片生成”“基于深度強化學習的迷宮游戲”“企業級車牌識別”6個項目。

涵蓋行業內75%技術要點，如語音識別（微信語音轉文字、Siri、天貓精靈等）、圖像識別（火車站人臉識別、人臉打卡、辦卡人臉識別、健康碼人臉識別、違章拍攝、百度識圖、淘寶識圖、有聲繪本）、機器對話（微軟小冰、同聲翻譯等）都有所掌握，滿足各類就業需求。

此外，課程中的知識點，都經過中科院專家實操驗證，任何一個知識點拿來就能用，真正助你職場升級，是一份實打實的深度學習「葵花寶典」。

3）中科院專家多輪打磨為了讓內容更具系統性、實用性，課程全部由中科院專家親自授課答疑。可以說，如果你想要提升技能，在專業領域更上一步，《AI深度學習》可以成為你當下的選擇！

簡述深度學習的基本方法。

深度學習，需要怎么做到？

最佳答案1、深度學習，首先要學會給自己定定目標（大、小、長、短），這樣學習會有一個方向；然后要學會梳理自身學習情況，以課本為基礎，結合自己做的筆記、試卷、掌握的薄弱環節、存在的問題等，合理的分配時間，有針對性、具體的去一點一點的去攻克、落實。

2、可以學習掌握速讀記憶的能力，提高學習復習效率。速讀記憶是一種高效的學習、復習方法，其訓練原理就在于激活“腦、眼”潛能，培養形成眼腦直映式的閱讀、學習方式。

速讀記憶的練習見《精英特全腦速讀記憶訓練》，用軟件練習，每天一個多小時，一個月的時間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、注意力、思維、理解力等也會得到相應的提高，最終提高學習、復習效率，取得好成績。

如果你的閱讀、學習效率低的話，可以好好的去練習一下。3、要學會整合知識點。把需要學習的信息、掌握的知識分類，做成思維導圖或知識點卡片，會讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習、掌握。

同時，要學會把新知識和已學知識聯系起來，不斷糅合、完善你的知識體系。這樣能夠促進理解，加深記憶。4、做題的時候要學會反思、歸類、整理出對應的解題思路。

遇到錯的題（粗心做錯也好、不會做也罷），最好能把這些錯題收集起來，每個科目都建立一個獨立的錯題集（錯題集要歸類），當我們進行考前復習的時候，它們是重點復習對象，保證不再同樣的問題上再出錯、再丟分。

深度學習學什么？

深度學習主要學的有：神經網絡、BP反向傳播算法、TensorFlow深度學習工具等。

深度學習英文全稱為：deeplearning，是機器學習的分支，主要是把人工神經網絡當作構架，進而對數據進行表征學習的算法。

至今已有數種深度學習框架，如深度神經網絡、卷積神經網絡和深度置信網絡和遞歸神經網絡已被應用在計算機視覺、語音識別、自然語言處理、音頻識別與生物信息學等領域并獲取了極好的效果。

另外，“深度學習”已成為類似術語，或者說是神經網絡的品牌重塑。通過多層處理，逐漸將初始的“低層”特征表示轉化為“高層”特征表示后，用“簡單模型”即可完成復雜的分類等學習任務。

由此可將深度學習理解為進行“特征學習”或“表示學習”。以往在機器學習用于現實任務時，描述樣本的特征通常需由人類專家來設計，這成為“特征工程”（featureengineering）。

眾所周知，特征的好壞對泛化性能有至關重要的影響，人類專家設計出好特征也并非易事；特征學習（表征學習）則通過機器學習技術自身來產生好特征，這使機器學習向“全自動數據分析”又前進了一步。

而深度學習的主要應用場景為：語音識別微軟研究人員通過與hinton合作，首先將RBM和DBN引入到語音識別聲學模型訓練中，并且在大詞匯量語音識別系統中獲得巨大成功，使得語音識別的錯誤率相對減低30%。

但是，DNN還沒有有效的并行快速算法，很多研究機構都是在利用大規模數據語料通過GPU平臺提高DNN聲學模型的訓練效率。

在國際上，IBM、google等公司都快速進行了DNN語音識別的研究，并且速度飛快。國內方面，阿里巴巴，科大訊飛、百度、中科院自動化所等公司或研究單位，也在進行深度學習在語音識別上的研究。

自然語言處理等其他領域很多機構在開展研究，2013年TomasMikolov,KaiChen,GregCorrado,JeffreyDean發表論文EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace建立word2vector模型，與傳統的詞袋模型（bagofwords）相比，word2vector能夠更好地表達語法信息。

深度學習在自然語言處理等領域主要應用于機器翻譯以及語義挖掘等方面。

如何評價最新的深度學習框架cxxnet

這篇文章介紹的是關于并行深度神經網絡的設計。在今年發布的兩個機器學習項目中，cxxnet是最精彩的一個。

因為它包含了我們團隊可以發揮到的機器學習和系統的各個方面的極致：除了前沿的深度學習之外，它的兩個獨到特點也是讓我們在設計實現中最為享受的1)靈活的公式支持和極致的C++模板編程；深度神經網絡的實現大致分兩類：以python為主的編程效率派和以c++為核心的為代表的追逐性能派。

前者支持直接tensor的計算，而后者往往需要給每個神經網絡的層和更新公式編寫獨立的cudakernel。編程效率派認為機器學習程序員應該是寫公式來達到代碼最大的可讀性和易改寫性。

而很多以C++為核心的代碼之所以沒有支持非常靈活的張量計算，是因為因為運算符重載和臨時空間的分配會帶來效率的降低。cxxnet的核心mshadow在這兩者之間做了一個平衡。

使得我們在不損失效率的前提下可以通過模板編程技術允許開發者編寫和matlab/numpy類似的代碼，并且在編譯時自動展開成優化的kernel。

其背后的expressiontemplate技術是我最喜歡的c++trick之一。非常值得最求效率抽象和優美的同學了解。

因為采用了mshadow作為核心，直接導致cxxnet的各種實現可以非常簡單可讀，編寫一份代碼就可以在GPU和CPU上面跑。使得其在代碼簡潔和可擴展上更加容易。

2)通用的并行參數共享和更新方案多卡和多機計算一直是大規模機器學習中一個讓人興奮的話題。提到神經網絡并行，最讓我頭疼的是可以選擇的方案很多，而都涉及到不同的hack。

單機多卡到底是用P2P，還是拷貝到內存，是用stream開始開多線程。分布式到底是用parameterserver，MPI還是自己寫一個框架。可以選擇的方法很多。

設計出一個分布式的代碼不難，困難的是如何讓并行的接口自然的獨立出來，使得其不會影響其它部分的實現。經過不斷地考慮，最終我決定采用了mshadow-ps這樣一個統一的參數共享接口。

簡單的說，mshadow-ps是一個GPU的異步parameterserver接口（應該也是目前為止唯一一個，因為GPU線程模型和CPU不同，原有的的ps庫并不能直接用于GPU）。

異步通信對于神經網絡的更新非常重要。在backprop算法中，我們很早就可以獲得梯度并且進行梯度同步，而只有到下一次forward到對應層的時候才會需要這個weight。

我和limu合作設計了ps風格的三個接口來解決這樣的同步問題，Push/PullReq和Pullwait。

當獲backprop得梯度的時候直接調用push把梯度發送出去，并且調用pullreq請求結果。Push和Pullreq都是異步操作，背后會有單獨的線程同時完成數據拷貝同步，以及拷回的操作。

而當我們需要weight之前在調用Pullwait來等待可能沒有完成的操作。

這樣簡單的三個接口，使得我們可以經過很少的改動就可以設計出多卡和分布式的神經網絡來，并且在調用這些接口的時候完全不需要關系同步的實現是什么。

值得一提的是，這樣的編程模式把多GPU，分布式以及各個通信框架直接結合起來。mshadow-ps支持單機多卡的GPUPS，以及基于parameter-server的分布式PS實現。

同樣的也可以很容易MPI來支持多機通信。使得一個統一的接口，可以完成從單機多卡到分布式各種后端實現的支持。

并且因為高效的異步通信，使得我們可以在alexnet上面達到linearspeedup(注：并行的難度在于計算和通信的時間比，weight少更加復雜的網絡反而更加容易線性加速，而alexnet是非常困難的例子)。

經過團隊里面大家不斷地努力，cxxnet的V2終于可以和大家見面了。除了上述介紹的技術亮點之外，還有各種好玩的特性。

現在把特點總結如下：1.輕量而齊全的框架：我們盡力維持最小的依賴庫實現最多的功能。推薦環境下僅需要CUDA,OpenCV,MKL或BLAS即可編譯。

2.強大的統一的并行計算接口：基于mshadow-ps的并行計算接口采用了一份代碼解決了多GPU，多機的異步同步。同步和計算重疊，在多份測試中均可以得到線性加速比。

3.易于擴展的代碼結構：cxxnet計算核心由mshadow提供。Mshadow使用戶可以編寫numpy/matlab風格的代碼，但仍具備手動優化cuda代碼的靈活性。

CPU和GPU共享同一份代碼，在編譯期間通過模板自動翻譯成CUDA/MKL調用。另外一些特性包括：4.CuDNN支持：Nvidia原生卷積支持，可加速計算30%！

5.及時更新的最新技術：我們將及時跟進學術界的動態，例如現在已經支持MSRA的ParametricRelu和Google的BatchNormalization6.Caffe模型轉換：支持將訓練好的Caffe模型直接轉化為cxxnet模型（本周內上線！

）7.方便的語言接口：在Python中直接進行訓練，方便可視化。Matlab也將很快提供我們相信可以通過最簡潔清晰的代碼來完成高效的C++深度神經網絡實現。

我們也歡迎對于系統和機器學習有興趣的同學加入到項目中來。

機器學習的基本框架體系是什么?并分模塊進行闡述。

Boehm：運用現代科學技術知識來設計并構造計算機程序及為開發、運行和維護這些程序所必需的相關文件資料。

IEEE在軟件工程術語匯編中的定義：軟件工程是：1.將系統化的、嚴格約束的、可量化的方法應用于軟件的開發、運行和維護，即將工程化應用于軟件；2.在1中所述方法的研究FritzBauer在NATO會議上給出的定義：建立并使用完善的工程化原則，以較經濟的手段獲得能在實際機器上有效運行的可靠軟件的一系列方法。

目前比較認可的一種定義認為：軟件工程是研究和應用如何以系統性的、規范化的、可定量的過程化方法去開發和維護軟件，以及如何把經過時間考驗而證明正確的管理技術和當前能夠得到的最好的技術方法結合起來。

《計算機科學技術百科全書》中的定義：軟件工程是應用計算機科學、數學及管理科學等原理，開發軟件的工程。軟件工程借鑒傳統工程的原則、方法，以提高質量、降低成本。

其中，計算機科學、數學用于構建模型與算法，工程科學用于制定規范、設計范型(paradigm)、評估成本及確定權衡，管理科學用于計劃、資源、質量、成本等管理。

軟件工程學的內容軟件工程學的主要內容是軟件開發技術和軟件工程管理．軟件開發技術包含軟件工程方法學、軟件工具和軟件開發環境；軟件工程管理學包含軟件工程經濟學和軟件管理學。

軟件工程基本原理著名軟件工程專家B.Boehm綜合有關專家和學者的意見并總結了多年來開發軟件的經驗，于1983年在一篇論文中提出了軟件工程的七條基本原理。（1）用分階段的生存周期計劃進行嚴格的管理。

（2）堅持進行階段評審。（3）實行嚴格的產品控制。（4）采用現代程序設計技術。（5）軟件工程結果應能清楚地審查。（6）開發小組的人員應該少而精。（7）承認不斷改進軟件工程實踐的必要性。

B.Boehm指出，遵循前六條基本原理，能夠實現軟件的工程化生產；按照第七條原理，不僅要積極主動地采納新的軟件技術，而且要注意不斷總結經驗。

軟件工程(SoftWareEngineering)的框架可概括為：目標、過程和原則。(1)軟件工程目標：生產具有正確性、可用性以及開銷合宜的產品。正確性指軟件產品達到預期功能的程度。

可用性指軟件基本結構、實現及文檔為用戶可用的程度。開銷合宜是指軟件開發、運行的整個開銷滿足用戶要求的程度。

這些目標的實現不論在理論上還是在實踐中均存在很多待解決的問題，它們形成了對過程、過程模型及工程方法選取的約束。(2)軟件工程過程：生產一個最終能滿足需求且達到工程目標的軟件產品所需要的步驟。

軟件工程過程主要包括開發過程、運作過程、維護過程。它們覆蓋了需求、設計、實現、確認以及維護等活動。需求活動包括問題分析和需求分析。問題分析獲取需求定義，又稱軟件需求規約。需求分析生成功能規約。

設計活動一般包括概要設計和詳細設計。概要設計建立整個軟件系統結構，包括子系統、模塊以及相關層次的說明、每一模塊的接口定義。詳細設計產生程序員可用的模塊說明，包括每一模塊中數據結構說明及加工描述。

實現活動把設計結果轉換為可執行的程序代碼。確認活動貫穿于整個開發過程，實現完成后的確認，保證最終產品滿足用戶的要求。維護活動包括使用過程中的擴充、修改與完善。

伴隨以上過程，還有管理過程、支持過程、培訓過程等。(3)軟件工程的原則是指圍繞工程設計、工程支持以及工程管理在軟件開發過程中必須遵循的原則。

軟件工程必須遵循什么原則圍繞工程設計、工程支持以及工程管理已提出了以下四條基本原則：(1)選取適宜的開發模型該原則與系統設計有關。

在系統設計中，軟件需求、硬件需求以及其它因素間是相互制約和影響的，經常需要權衡。因此，必需認識需求定義的易變性，采用適當的開發模型，保證軟件產品滿足用戶的要求。

(2)采用合適的設計方法在軟件設計中，通常需要考慮軟件的模塊化、抽象與信息隱蔽、局部化、一致性以及適應性等特征。合適的設計方法有助于這些特征的實現，以達到軟件工程的目標。

(3)提供高質量的工程支撐工欲善其事，必先利其器。在軟件工程中，軟件工具與環境對軟件過程的支持頗為重要。軟件工程項目的質量與開銷直接取決于對軟件工程所提供的支撐質量和效用。

(4)重視軟件工程的管理軟件工程的管理直接影響可用資源的有效利用，生產滿足目標的軟件產品以及提高軟件組織的生產能力等問題。因此，僅當軟件過程予以有效管理時，才能實現有效的軟件工程。

軟件工程是指導計算機軟件開發和維護的工程學科。采用工程的概念、原理、技術和方法來開發與維護軟件，把經過時間考驗而證明正確的管理技術和當前能夠得到的最好的技術方法結合起來，這就是軟件工程。

總結

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