腾讯开源的深度学习框架 Clara —— 简洁而有力的解决方案

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习与机器学习简介

深度学习（Deep Learning）是一种基于神经网络的机器学习方法，它可以对输入数据进行高效、准确地分析、预测和分类，尤其在图像识别、自然语言处理、生物信息学等领域都取得了突破性的进步。 机器学习（Machine Learning）是一类计算机科学研究如何让计算机“学习”（即适应新的数据、任务或条件），从而使计算机系统能够自动化地根据输入数据进行有效的推断和预测。它的主要目的是开发计算机程序，通过学习、经验或直觉提升自身的性能、效率和准确性。 两者之间的区别主要是所使用的模型层次不同。深度学习依赖于多层神经网络，可以自动构建特征和抽象表示；而机器学习则仅依赖于统计模型，如决策树、线性回归、支持向量机等。但二者又都有各自的优点，比如深度学习可以更好地捕获输入数据的非线性关系，可以用于图像、文本、声音、生物信息等领域；而机器学习可以更好地处理定制化的问题，可以解决复杂的模式识别问题。

TensorFlow、Caffe、Theano、Torch 及 Keras 的关系

TensorFlow 是 Google 开源的深度学习框架，由谷歌 Brain Team 开发维护，目前最新的版本是 1.13。 Caffe 是由 Berkeley 视觉实验室开发维护的一个开源深度学习框架。 Theano 是基于 Python 编程语言开发的开源深度学习框架。 Torch 是基于 Lua 编程语言开发的开源深度学习框架。 Keras 是基于 Python 实现的高级神经网络 API，可以快速搭建并训练神经网络模型。Keras 项目源于 Theano 和 TensorFlow，但其