關于人工智能，機器學習，深度學習
三者關系：從宏觀到微觀，
機器學習是人工智能的一部分，深度學習是機器學習的一部分，
基礎：大資料，
關于深度學習
深度學習基于神經網路，
關于神經網路：通過疊加網路層模擬人類對輸入信號的特征提取，
說白了，神經網路就是一個仿生技術，仿的就是人類思考的程序，就好像給你看一堆貓的照片，最后你可以分辨不同貓的種類，把這個程序給機器執行，就叫機器學習，神經網路就如同字面意思一樣，人的神經組成的網路，把這個程序交給機器去做而已，（周立波有一個關于專家的調侃：專家就是專門把那些很簡單的東西搞到你聽不懂）
深度：一方面指神經網路層越來越深，類比到人類就是你想的越來越多.....;另一方面指學習的能力越來越強，這一點用已知推未知解釋比較好，你知道的東西越多，接受新的東西就會越快，
深度學習框架
MXNet
亞馬遜官方維護的深度學習框架，其前身是cxxnet，15年遷移至MXNet，
然后就是特點，一波商業互吹：
- 采用命令式和符號式編程
- 省顯存，速度快，訓練效率高
- 18年推出GluonCV，專門為計算機視覺打造的工具庫，
PyTorch
FaceBook官方維護的框架，基于Torch框架研發，
Torch采用Lua語言，為了便于用戶使用，開發出Python介面，使用命令式編程，
Caffe/Caffe2
FaceBook維護的框架，老牌，
Caffe側重線上產品部署，PyTorch側重研究試錯，
TensorFlow
Google維護的框架，使用廣泛，擁有可視化工具TensorBord，
生態強大，
深度學習開發
語言：大部分深度學習底層框架使用C++實作，效率高，
實際開發往往選用介面語言，比如Python進行快速開發，
MXNet提供多種語言的API（Python，C++，Scala....）
關于NumPy
NumPy是Python用于科學計算的庫，支持陣列和矩陣運算，
大多數深度學習框架基于NumPy進行設計，因為NumPy不支持GPU運算，只支持CPU，
MXNet中的NDArray就是基于NumPy設計的，最大的不同點就是NDArray支持GPU運算，
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