TensorFlow的框架結構解析

TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學習系統(tǒng)，是用來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)置框架學習軟件庫。目前，TensorFlow機器學習已經(jīng)成為了一個研究熱點。由基本的機器學習算法入手，簡析機器學習算法與TensorFlow框架，并通過在Linux系統(tǒng)下搭建環(huán)境，仿真手寫字符識別的TensorFlow模型，實現(xiàn)手寫字符的識別，從而實現(xiàn)TensorFlow機器學習框架的學習與應用。

機器學習是一門多領域交叉的學科，能夠?qū)崿F(xiàn)計算機模擬或者實現(xiàn)人類的學習行為，重構自己的知識結構從而改善自身的性能。2016年初，AlphaGo以大比分戰(zhàn)勝李世石，AI的概念從此進入人們的視野，而機器學習就是AI的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。TensorFlow是谷歌的第二代人工智能學習系統(tǒng)，是用來制作AlphaGo的一個開源的深度學習系統(tǒng)。

可以舉一個簡單的例子來說明機器學習的概念，使用k近鄰算法改進交友網(wǎng)站的配對效果［1］。比如說你現(xiàn)在想要在交友網(wǎng)站上認識一個朋友，而交友網(wǎng)站上擁有每個注冊用戶的兩個信息（玩視頻游戲所耗時間的百分比和每年獲取的飛行?？屠锍虜?shù)），你想知道你會對哪些人比較感興趣，這時候就可以使用機器學習算法建立一個簡單的模型?？梢詫⒁恍┳约赫J為有魅力的人、魅力一般的人、不喜歡的人的這兩個信息（玩視頻游戲所耗時間的百分比和每年獲取的飛行常客里程數(shù)）輸入機器學習算法建立一個模型，如圖1所示。當你想知道一個用戶是不是你感興趣交友的人時，輸入信息，計算機通過這個模型進行計算，可以給你一個預測答案，這就是一種經(jīng)典的監(jiān)督學習算法。

機器學習算法有很多種類，上述例子說明的監(jiān)督學習算法只是其中的一類。如果換種方式去實現(xiàn)這個結果，你有一堆如上的數(shù)據(jù)，但是并不對這些數(shù)據(jù)進行分類，讓算法按照數(shù)據(jù)的分散方式來觀察這些數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)形成了一些聚類，如圖2所示，而通過這種方法，能夠把這些數(shù)據(jù)自動地分類，這就是一種無監(jiān)督學習算法。

機器學習的算法有很多，再比如用學習型算法來判斷你需要多少訓練信息，用什么樣的更好的近似函數(shù)能夠反映數(shù)據(jù)之間的關系，使得用最少的訓練信息獲得更準確的判斷。

機器學習就是當機器想要完成一個任務，通過它不斷地積累經(jīng)驗，來逐漸更好、差錯減少地完成一個任務。