深度学习总体介绍
1.深度学习：传统到现在
（1）推动因素
（2）未来发展
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2.深度学习应用特点
(1)优点
（i）学习能力强；
（ii）覆盖范围广；
（iii）可移植性好。
(2)缺点
（i）计算量大，便携性差；
（ii）硬件需求高；
（iii）模型设计复杂；
（vi）有可能被hack；
（v）长于计算，弱于算计。
3.深度学习框架比较
TensorFlow优点：
1.文档丰富；
2.安装非常方便；
3.谷歌长期支持；
4.自动求导，只需关注模型设计；
5.Keras支持，方便迅速开发。
4.TensorFlow介绍
TF运算：
5.一些基本深度学习概念
(1)神经元
(2)边界算子
(3)卷积核
(4)CNN-卷积神经网络
(5)分类问题
(6)回归问题
(7)生成
根据原始图片，得到相应的原始图片