谷歌演算法計算機視覺模型

① 谷歌人工智慧演算法哪個方面比較強

利用人工智慧，谷歌將強化自己的搜索能力，加強公司在該領域的競爭優勢。而使用TensorFlow，該公司的開源應用程序為其他基於雲的平台創建了先例，並允許研究團體利用公司的資源來推進 AI 的集成。

② 機器人也可以「邊行動邊思考」，谷歌大腦的RL演算法是什麼

Rl演算法是谷歌大腦與眾多美國名校實驗室合作共同提出的一種演算法。比如全世界頂尖的加州伯克利分校的x實驗室。這種演算法能使機器人像人一樣，一邊行動一邊思考。而該團隊研發這種演算法的初衷是讓人工智慧去模仿人和動物的行為來達到在其運動或者動作時，動作更流暢，以及面對問題時的處理更強大不易產生故障。

這些研究者認為他們的研究可以讓機器人更加智能化，更與人類的思考方式接近，更有利於在真實環境中應用機器人技術來造福人類，為人類服務。他們所使用的這種模型是為了讓機器人的動作流暢一個接一個，中途不發生中斷。所以說這個演算法的出現可以說對人工智慧相關的研究就和產業都有了很大的支持和進步。期待這種演算法能夠通過更成熟的研發早日應用於我們的生活之中。

③ 谷歌相機軍刀演算法是什麼

谷歌相機軍刀演算法是Google創建的一種合並方法。通過查詢得知，軍刀演算法也叫SuperResZoom，「超解析度」。最簡單理解，就是該演算法是一種超越物理光學變焦的谷歌大法獨特數碼變焦演算法。再疊加HDR+ZSL，即高動態范圍成像增強版，谷歌可以拍出來超細節的照片。這也是谷歌除夜視以外，非常核心的演算法了。

④ 深度學習之卷積神經網路經典模型

LeNet-5模型 在CNN的應用中，文字識別系統所用的LeNet-5模型是非常經典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一個成功大規模應用在手寫數字識別問題的卷積神經網路，在MNIST數據集中的正確率可以高達99.2%。

下面詳細介紹一下LeNet-5模型工作的原理。
LeNet-5模型一共有7層，每層包含眾多參數，也就是卷積神經網路中的參數。雖然層數只有7層，這在如今龐大的神經網路中可是說是非常少的了，但是包含了卷積層，池化層，全連接層，可謂麻雀雖小五臟俱全了。為了方便，我們把卷積層稱為C層，下采樣層叫做下采樣層。
首先，輸入層輸入原始圖像，原始圖像被處理成32×32個像素點的值。然後，後面的隱層計在卷積和子抽樣之間交替進行。C1層是卷積層，包含了六個特徵圖。每個映射也就是28x28個神經元。卷積核可以是5x5的十字形，這28×28個神經元共享卷積核權值參數，通過卷積運算，原始信號特徵增強，同時也降低了雜訊，當卷積核不同時，提取到圖像中的特徵不同；C2層是一個池化層，池化層的功能在上文已經介紹過了，它將局部像素值平均化來實現子抽樣。
池化層包含了六個特徵映射，每個映射的像素值為14x14，這樣的池化層非常重要，可以在一定程度上保證網路的特徵被提取，同時運算量也大大降低，減少了網路結構過擬合的風險。因為卷積層與池化層是交替出現的，所以隱藏層的第三層又是一個卷積層，第二個卷積層由16個特徵映射構成，每個特徵映射用於加權和計算的卷積核為10x10的。第四個隱藏層，也就是第二個池化層同樣包含16個特徵映射，每個特徵映射中所用的卷積核是5x5的。第五個隱藏層是用5x5的卷積核進行運算，包含了120個神經元，也是這個網路中卷積運算的最後一層。
之後的第六層便是全連接層，包含了84個特徵圖。全連接層中對輸入進行點積之後加入偏置，然後經過一個激活函數傳輸給輸出層的神經元。最後一層，也就是第七層，為了得到輸出向量，設置了十個神經元來進行分類，相當於輸出一個包含十個元素的一維數組，向量中的十個元素即0到9。
AlexNet模型
AlexNet簡介
2012年Imagenet圖像識別大賽中，Alext提出的alexnet網路模型一鳴驚人，引爆了神經網路的應用熱潮，並且贏得了2012屆圖像識別大賽的冠軍，這也使得卷積神經網路真正意義上成為圖像處理上的核心演算法。上文介紹的LeNet-5出現在上個世紀，雖然是經典，但是迫於種種復雜的現實場景限制，只能在一些領域應用。不過，隨著SVM等手工設計的特徵的飛速發展，LeNet-5並沒有形成很大的應用狀況。隨著ReLU與dropout的提出，以及GPU帶來算力突破和互聯網時代大數據的爆發，卷積神經網路帶來歷史的突破，AlexNet的提出讓深度學習走上人工智慧的最前端。
圖像預處理
AlexNet的訓練數據採用ImageNet的子集中的ILSVRC2010數據集，包含了1000類，共1.2百萬的訓練圖像，50000張驗證集，150000張測試集。在進行網路訓練之前我們要對數據集圖片進行預處理。首先我們要將不同解析度的圖片全部變成256x256規格的圖像，變換方法是將圖片的短邊縮放到 256像素值，然後截取長邊的中間位置的256個像素值，得到256x256大小的圖像。除了對圖片大小進行預處理，還需要對圖片減均值，一般圖像均是由RGB三原色構成，均值按RGB三分量分別求得，由此可以更加突出圖片的特徵，更方便後面的計算。
此外，對了保證訓練的效果，我們仍需對訓練數據進行更為嚴苛的處理。在256x256大小的圖像中，截取227x227大小的圖像，在此之後對圖片取鏡像，這樣就使得原始數據增加了（256-224）x（256-224）x2= 2048倍。最後對RGB空間做PCA，然後對主成分做（0,0.1）的高斯擾動，結果使錯誤率下降1%。對測試數據而言，抽取以圖像4個角落的大小為224224的圖像，中心的224224大小的圖像以及它們的鏡像翻轉圖像，這樣便可以獲得10張圖像，我們便可以利用softmax進行預測，對所有預測取平均作為最終的分類結果。
ReLU激活函數
之前我們提到常用的非線性的激活函數是sigmoid，它能夠把輸入的連續實值全部確定在0和1之間。但是這帶來一個問題，當一個負數的絕對值很大時，那麼輸出就是0；如果是絕對值非常大的正數，輸出就是1。這就會出現飽和的現象，飽和現象中神經元的梯度會變得特別小，這樣必然會使得網路的學習更加困難。此外，sigmoid的output的值並不是0為均值，因為這會導致上一層輸出的非0均值信號會直接輸入到後一層的神經元上。所以AlexNet模型提出了ReLU函數，公式：f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。

用ReLU代替了Sigmoid，發現使用 ReLU 得到的SGD的收斂速度會比 sigmoid快很多，這成了AlexNet模型的優勢之一。
Dropout
AlexNet模型提出了一個有效的模型組合方式，相比於單模型，只需要多花費一倍的時間，這種方式就做Dropout。在整個神經網路中，隨機選取一半的神經元將它們的輸出變成0。這種方式使得網路關閉了部分神經元，減少了過擬合現象。同時訓練的迭代次數也得以增加。當時一個GTX580 GPU只有3GB內存，這使得大規模的運算成為不可能。但是，隨著硬體水平的發展，當時的GPU已經可以實現並行計算了，並行計算之後兩塊GPU可以互相通信傳輸數據，這樣的方式充分利用了GPU資源，所以模型設計利用兩個GPU並行運算，大大提高了運算效率。
模型分析

AlexNet模型共有8層結構，其中前5層為卷積層，其中前兩個卷積層和第五個卷積層有池化層，其他卷積層沒有。後面3層為全連接層，神經元約有六十五萬個，所需要訓練的參數約六千萬個。
圖片預處理過後，進過第一個卷積層C1之後，原始的圖像也就變成了55x55的像素大小，此時一共有96個通道。模型分為上下兩塊是為了方便GPU運算，48作為通道數目更加適合GPU的並行運算。上圖的模型里把48層直接變成了一個面，這使得模型看上去更像一個立方體，大小為55x55x48。在後面的第二個卷積層C2中，卷積核的尺寸為5x5x48，由此再次進行卷積運算。在C1，C2卷積層的卷積運算之後，都會有一個池化層，使得提取特徵之後的特徵圖像素值大大減小，方便了運算，也使得特徵更加明顯。而第三層的卷積層C3又是更加特殊了。第三層卷積層做了通道的合並，將之前兩個通道的數據再次合並起來，這是一種串接操作。第三層後，由於串接，通道數變成256。全卷積的卷積核尺寸也就變成了13×13×25613×13×256。一個有4096個這樣尺寸的卷積核分別對輸入圖像做4096次的全卷積操作，最後的結果就是一個列向量，一共有4096個數。這也就是最後的輸出，但是AlexNet最終是要分1000個類，所以通過第八層，也就是全連接的第三層，由此得到1000個類輸出。
Alexnet網路中各個層發揮了不同的作用，ReLU，多個CPU是為了提高訓練速度，重疊pool池化是為了提高精度，且不容易產生過擬合，局部歸一化響應是為了提高精度，而數據增益與dropout是為了減少過擬合。
VGG net
在ILSVRC-2014中，牛津大學的視覺幾何組提出的VGGNet模型在定位任務第一名和分類任務第一名[[i]]。如今在計算機視覺領域，卷積神經網路的良好效果深得廣大開發者的喜歡，並且上文提到的AlexNet模型擁有更好的效果，所以廣大從業者學習者試圖將其改進以獲得更好地效果。而後來很多人經過驗證認為，AlexNet模型中所謂的局部歸一化響應浪費了計算資源，但是對性能卻沒有很大的提升。VGG的實質是AlexNet結構的增強版，它側重強調卷積神經網路設計中的深度。將卷積層的深度提升到了19層，並且在當年的ImageNet大賽中的定位問題中獲得了第一名的好成績。整個網路向人們證明了我們是可以用很小的卷積核取得很好地效果，前提是我們要把網路的層數加深，這也論證了我們要想提高整個神經網路的模型效果，一個較為有效的方法便是將它的深度加深，雖然計算量會大大提高，但是整個復雜度也上升了，更能解決復雜的問題。雖然VGG網路已經誕生好幾年了，但是很多其他網路上效果並不是很好地情況下，VGG有時候還能夠發揮它的優勢，讓人有意想不到的收獲。

與AlexNet網路非常類似，VGG共有五個卷積層，並且每個卷積層之後都有一個池化層。當時在ImageNet大賽中，作者分別嘗試了六種網路結構。這六種結構大致相同，只是層數不同，少則11層，多達19層。網路結構的輸入是大小為224*224的RGB圖像，最終將分類結果輸出。當然，在輸入網路時，圖片要進行預處理。
VGG網路相比AlexNet網路，在網路的深度以及寬度上做了一定的拓展，具體的卷積運算還是與AlexNet網路類似。我們主要說明一下VGG網路所做的改進。第一點，由於很多研究者發現歸一化層的效果並不是很好，而且佔用了大量的計算資源，所以在VGG網路中作者取消了歸一化層；第二點，VGG網路用了更小的3x3的卷積核，而兩個連續的3x3的卷積核相當於5x5的感受野，由此類推，三個3x3的連續的卷積核也就相當於7x7的感受野。這樣的變化使得參數量更小，節省了計算資源，將資源留給後面的更深層次的網路。第三點是VGG網路中的池化層特徵池化核改為了2x2，而在AlexNet網路中池化核為3x3。這三點改進無疑是使得整個參數運算量下降，這樣我們在有限的計算平台上能夠獲得更多的資源留給更深層的網路。由於層數較多，卷積核比較小，這樣使得整個網路的特徵提取效果很好。其實由於VGG的層數較多，所以計算量還是相當大的，卷積層比較多成了它最顯著的特點。另外，VGG網路的拓展性能比較突出，結構比較簡潔，所以它的遷移性能比較好，遷移到其他數據集的時候泛化性能好。到現在為止，VGG網路還經常被用來提出特徵。所以當現在很多較新的模型效果不好時，使用VGG可能會解決這些問題。
GoogleNet
谷歌於2014年Imagenet挑戰賽（ILSVRC14）憑借GoogleNet再次斬獲第一名。這個通過增加了神經網路的深度和寬度獲得了更好地效果，在此過程中保證了計算資源的不變。這個網路論證了加大深度，寬度以及訓練數據的增加是現有深度學習獲得更好效果的主要方式。但是增加尺寸可能會帶來過擬合的問題，因為深度與寬度的加深必然會帶來過量的參數。此外，增加網路尺寸也帶來了對計算資源侵佔過多的缺點。為了保證計算資源充分利用的前提下去提高整個模型的性能，作者使用了Inception模型，這個模型在下圖中有展示，可以看出這個有點像金字塔的模型在寬度上使用並聯的不同大小的卷積核，增加了卷積核的輸出寬度。因為使用了較大尺度的卷積核增加了參數。使用了1*1的卷積核就是為了使得參數的數量最少。

Inception模塊
上圖表格為網路分析圖，第一行為卷積層，輸入為224×224×3 ，卷積核為7x7，步長為2，padding為3，輸出的維度為112×112×64，這裡面的7x7卷積使用了 7×1 然後 1×7 的方式，這樣便有(7+7)×64×3=2,688個參數。第二行為池化層，卷積核為3×33×3，滑動步長為2，padding為 1 ，輸出維度：56×56×64，計算方式：1/2×(112+2×1?3+1)=56。第三行，第四行與第一行，第二行類似。第 5 行 Inception mole中分為4條支線，輸入均為上層產生的 28×28×192 結果：第 1 部分，1×1 卷積層，輸出大小為28×28×64；第 2 部分，先1×1卷積層，輸出大小為28×28×96，作為輸入進行3×3卷積層，輸出大小為28×28×128；第 3部分，先1×1卷積層，輸出大小為28×28×32，作為輸入進行3×3卷積層，輸出大小為28×28×32；而第3 部分3×3的池化層，輸出大小為輸出大小為28×28×32。第5行的Inception mole會對上面是個結果的輸出結果並聯，由此增加網路寬度。
ResNet
2015年ImageNet大賽中，MSRA何凱明團隊的ResialNetworks力壓群雄，在ImageNet的諸多領域的比賽中上均獲得了第一名的好成績，而且這篇關於ResNet的論文Deep Resial Learning for Image Recognition也獲得了CVPR2016的最佳論文，實至而名歸。
上文介紹了的VGG以及GoogleNet都是增加了卷積神經網路的深度來獲得更好效果，也讓人們明白了網路的深度與廣度決定了訓練的效果。但是，與此同時，寬度與深度加深的同時，效果實際會慢慢變差。也就是說模型的層次加深，錯誤率提高了。模型的深度加深，以一定的錯誤率來換取學習能力的增強。但是深層的神經網路模型犧牲了大量的計算資源，學習能力提高的同時不應當產生比淺層神經網路更高的錯誤率。這個現象的產生主要是因為隨著神經網路的層數增加，梯度消失的現象就越來越明顯。所以為了解決這個問題，作者提出了一個深度殘差網路的結構Resial：

上圖就是殘差網路的基本結構，可以看出其實是增加了一個恆等映射，將原本的變換函數H(x)轉換成了F(x)+x。示意圖中可以很明顯看出來整個網路的變化，這樣網路不再是簡單的堆疊結構，這樣的話便很好地解決了由於網路層數增加而帶來的梯度原來越不明顯的問題。所以這時候網路可以做得很深，到目前為止，網路的層數都可以上千層，而能夠保證很好地效果。並且，這樣的簡單疊加並沒有給網路增加額外的參數跟計算量，同時也提高了網路訓練的效果與效率。
在比賽中，為了證明自己觀點是正確的，作者控制變數地設計幾個實驗。首先作者構建了兩個plain網路，這兩個網路分別為18層跟34層，隨後作者又設計了兩個殘差網路，層數也是分別為18層和34層。然後對這四個模型進行控制變數的實驗觀察數據量的變化。下圖便是實驗結果。實驗中，在plain網路上觀測到明顯的退化現象。實驗結果也表明，在殘差網路上，34層的效果明顯要好於18層的效果，足以證明殘差網路隨著層數增加性能也是增加的。不僅如此，殘差網路的在更深層的結構上收斂性能也有明顯的提升，整個實驗大為成功。

除此之外，作者還做了關於shortcut方式的實驗，如果殘差網路模塊的輸入輸出維度不一致，我們如果要使維度統一，必須要對維數較少的進行増維。而增維的最好效果是用0來填充。不過實驗數據顯示三者差距很小，所以線性投影並不是特別需要。使用0來填充維度同時也保證了模型的復雜度控制在比較低的情況下。
隨著實驗的深入，作者又提出了更深的殘差模塊。這種模型減少了各個層的參數量，將資源留給更深層數的模型，在保證復雜度很低的情況下，模型也沒有出現梯度消失很明顯的情況，因此目前模型最高可達1202層，錯誤率仍然控製得很低。但是層數如此之多也帶來了過擬合的現象，不過諸多研究者仍在改進之中，畢竟此時的ResNet已經相對於其他模型在性能上遙遙領先了。
殘差網路的精髓便是shortcut。從一個角度來看，也可以解讀為多種路徑組合的一個網路。如下圖：

ResNet可以做到很深，但是從上圖中可以體會到，當網路很深，也就是層數很多時，數據傳輸的路徑其實相對比較固定。我們似乎也可以將其理解為一個多人投票系統，大多數梯度都分布在論文中所謂的effective path上。
DenseNet
在Resnet模型之後，有人試圖對ResNet模型進行改進，由此便誕生了ResNeXt模型。

這是對上面介紹的ResNet模型結合了GoogleNet中的inception模塊思想，相比於Resnet來說更加有效。隨後，誕生了DenseNet模型，它直接將所有的模塊連接起來，整個模型更加簡單粗暴。稠密相連成了它的主要特點。

我們將DenseNet與ResNet相比較:

從上圖中可以看出，相比於ResNet，DenseNet參數量明顯減少很多，效果也更加優越，只是DenseNet需要消耗更多的內存。
總結
上面介紹了卷積神經網路發展史上比較著名的一些模型，這些模型非常經典，也各有優勢。在算力不斷增強的現在，各種新的網路訓練的效率以及效果也在逐漸提高。從收斂速度上看，VGG>Inception>DenseNet>ResNet,從泛化能力來看，Inception>DenseNet=ResNet>VGG，從運算量看來，Inception<DenseNet< ResNet<VGG，從內存開銷來看，Inception<ResNet< DenseNet<VGG。在本次研究中，我們對各個模型均進行了分析，但從效果來看，ResNet效果是最好的，優於Inception，優於VGG，所以我們第四章實驗中主要採用谷歌的Inception模型，也就是GoogleNet。

⑤ 歷史上谷歌Google推出了哪些演算法

谷歌演算法始於PageRank，這是1997年拉里·佩奇(Larry Page)在斯坦福大學讀博士學位時開發的。
佩奇的創新性想法是：把整個互聯網復制到本地資料庫，然後對網頁上所有的鏈接進行分析。基於入鏈接的數量和重要性、及錨文本對網頁的受歡迎程度進行評級，也就是通過網路的集體智慧確定哪些網站最有用。隨著谷歌迅速成為互聯網上最成功的搜索引擎，佩奇和谷歌的另一名創始人塞吉·布林(Sergey Brin)將PageRank這一簡單概念看做谷歌的最根本創新
PageRank具有其優勢，為帶來高質量的搜索結果做出了貢獻。但這種過度依靠外鏈分析單一演算法也具有弊端，那就是很多站長採取作弊手法來增加網站的外鏈，因此網路上有很多垃圾外鏈。
為了應對這種情況谷歌13年更新了其核心演算法，那就是蜂鳥演算法（Hummmingbird)。在此套演算法中，PageRank仍舊起很大作用，但是已經不是唯一的排名機制！隨著時間的推移，外鏈在排名中所起的作用將逐漸衰落！

⑥ 谷歌開源了TensorFlow，世界就要馬上被改變了嗎

Google 開源了其第二代深度學習技術 TensorFlow——被使用在 Google
搜索、圖像識別以及郵箱的深度學習框架。這在相關媒體圈、工程師圈、人工智慧公司、人工智慧研究團隊里有了一些討論。比較有趣的是，微軟亞洲研究院立刻向
媒體發郵件表示，我們發布了開源分布式機器學習工具包（DMTK）。
對於大眾來說，這件事讓人
「困惑」。從 「深度學習」 到 「分布式系統」，太多概念大眾一知半解，現今給出的資料又讓人難以理解。而對於 「Google 開源
TensorFlow」 這一事件，各個公司、團隊、學術權威也是眾說紛紜。因此，出門問問為大家 「破霧」，並講一講這次開源意味著什麼。
什麼是深度學習？
深
度學習系統是什麼？深度學習理論於 2006年 被提出，它通過模擬 「人腦的神經網路」
來解釋圖像、聲音和文本等數據。但是目前的計算機還達不到模擬人腦數量龐大的神經元（千億級），因此便有了用到成千上萬大型計算機（計算平台集群）來吸收
數據對其進行自動分類的 「分布式深度學習系統」。
TensorFlow 的起源和此次開源事件
Google
將自家研發的深度學習系統命名為 「DistBelief」，它使得 Google
能夠同時處理成千上萬台大型計算機的數據，構建更大型的神經網路和大規模訓練。Google
的搜索、圖像識別及郵箱等均採用了該技術。一般情況下，深度學習系統都需要先設定好 feature（特徵），再學習如何分辨。但
Google DistBelief 神奇的地方在於，「Google Brain」 開發團隊 「XLab」 曾用它在未事先獲取 「貓的特徵描述」
信息的情況下，從大量 YouTube 視頻中區分出了哪些是貓的視頻。這意味著深度學習系統 「DistBelief」 自行總結出了貓的
feature（特徵）！雖然這個案例的識別范圍、識別率有待提高（81.7%），但作為人工智慧最經典案例之一，為人工智慧翻開了新的篇章。而 「貓」
的事件，也讓曾經的 Google Brain 開發團隊 「XLab」 的核心人員、現在被李彥宏挖到網路的吳恩達得到了
「Google Brain」 之父的美譽。不過，時代總是進步，而 「DistBelief」 有缺陷。
Google
稱，雖然 DistBelief 非常成功，但它僅僅以神經網路為目的、十分局限，而且很難進行配置。另外，DistBelief 牢牢綁定在
Google 的內部基礎設施上，幾乎不可能將代碼與外界共享。因此，本文的主角，Google 的第二代深度學習系統 「TensorFlow」
橫空出世了。
Google 表示，TensorFlow
在設計上尤其針對克服 DistBelief 的短板，靈活、更通用、易使用、更快，而且完全開源。TensorFlow
可以被架設在智能手機這樣小的設備上，甚至僅一塊電路板上，更靈活； TensorFlow
可以被使用在很多計算平台，無論是智能手機還是大型計算機、單個 CPU / GPU 計算機還是成百上千 GPU 卡組成的分布式系統，ARM 的還是
X86 的構架，更通用；TensorFlow 支持多種編程語言，提供了很多深度學習模型庫，易使用；在很多指標上，TensorFlow 要比
DistBelief 要快一倍，更快。但是，學術界和工程界的一些朋友並不喜歡這個 「剛剛闖入」 開源界的 「小夥子」，判了它 「意義不大」
的死刑。「TensorFlow」 之所以 「開源」 卻不討好，是因為 TensorFlow 不是第一個被開源的深度學習系統，並且目前只開源了
「單機版」，而非能夠識別貓的 「分布式版本」。除了並非第一以及只開源了單機版代碼這兩點外，Google 開源 TensorFlow
這件事最被人詬病的地方在於，在 「用事實」、「用數據」 說話的學術界、工程界，Google 並未用 「數據對比」 證明 TensorFlow 的
「靈活、更通用、易使用」。
對於 TensorFlow，出門問問的看法是，TensorFlow 對學術界意義不大，但是對工程界意義挺大。
TensorFlow 對工程界有意義：其它開源工具雖然眾多 但對工程界很難有效使用
Google
這次開源的 TensorFlow 是一種人工智慧（更具體的說是深度學習）編程語言或計算框架，學術界從來都不缺少類似的開源工具，尤其是
「單機版工具包」 有很多。但是學術界的工具往往更多專注在核心演算法上，在系統和工程方面比較欠缺，工業界很難直接有效的使用，而 Google 的
TensorFlow 在架構設計，跨平台可移植性，演算法可擴展性等等偏工程方面會做的比較好。所以，TensorFlow
對學術界的幫助比較小，但對工業界的幫助有很大潛在可能性。比如語音識別、自然語言理解、計算機視覺、廣告等等都可以應用這種深度學習演算法，Google
也因為深度學習系統的應用使得 Google 語音識別水平提高 25%。
有意義歸有意義，意義的大小
是另一回事了。在這個信息交流頻繁的時代，沒有公司能隨便製造一個具有超大意義的事件或者跨時代的黑科技產品。對於工程界，TensorFlow
有意義但又不是神乎其神的東西，尤其是 Google 目前開源的 「單機版」 的 TensorFlow
意義要小一些。因為在工程界里，若要完成一整件事，如識別語音，TensorFlow
這種通用深度學習框架的存在更多是錦上添花，而非決定根本。比如說在一個可以應用的語音識別系統里, 除了深度學習演算法外，還有很多工作是專業領域相關的
演算法以及海量數據收集和工程系統架構的搭建。
其實，對於中國來說，TensorFlow
還有一個意義。在人工智慧大潮下許多人和公司想入局，但大都沒有能力理解並開發一個與國際同步的深度學習系統，而 TensorFlow
的存在會大大降低深度學習在各個行業中的應用難度。至於弄懂 TensorFlow 要花費大量時間的問題，就像很多公司用 Linux 或者
hadoop（一種分布式系統基礎架構）但很少有公司弄懂了所有源代碼一樣，可以把 TensorFlow
當成一個黑盒，先快速用起來，之後再根據數據和專業領域知識來調整。
總的來說，如果 Google 按照其所說的那樣，在未來完全開源 TensorFlow——包括其 「分布式版本」，那麼 TensorFlow 對工程界的影響會更明顯些——尤其對中國創業公司來說。

⑦ 帶你了解數據挖掘中的經典演算法

數據挖掘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這么說，演算法在數據挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數據挖掘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關數據挖掘的演算法知識。
1.The Apriori algorithm，
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較復雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚領域。而最大期望演算法在數據挖掘以及統計中都是十分常見的。
3.PageRank演算法
PageRank是Google演算法的重要內容。PageRank里的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」，這個標准就是衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
3.AdaBoost演算法
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給數據挖掘工作解決了不少的問題。
數據挖掘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進行數據挖掘工作之前一定要事先掌握好數據挖掘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。