#頭條創作挑戰賽#
主流的深度學習架構有:
1. TensorFlow:谷歌開源的深度學習架構,用來建構和訓練機器學習模型。它具有廣泛的應用,如語音識别、圖像分類、NLP等。
2. PyTorch:Facebook開源的深度學習架構,也是目前最熱門的架構之一。它具有更高的靈活性和易用性。
3. Keras:開源的進階神經網絡API,可以作為TensorFlow和PyTorch的進階接口,更便于構模組化型。
4. MXNet:Amazon開源的深度學習架構,主要用于計算機視覺和NLP任務。它具有高效的記憶體使用和優化的GPU運算。
5. Caffe:開源的深度學習架構,由百度開發,主要用于圖像分類和語義分割等視覺任務。
6. CNTK:微軟開發的架構,全稱為Microsoft Cognitive Toolkit。它也被廣泛用于視覺、NLP和語音相關的任務。
7. PaddlePaddle:百度開發的深度學習平台,廣泛應用于百度的各類産品與服務中,如圖像分類、推薦系統、語音識别等。
除此之外,還有一些小衆的架構如Deeplearning4j、Chainer等。總體來說,TensorFlow和PyTorch應屬于最流行和活躍的深度學習架構。不過根據個人喜好和任務需求,可以選擇任何适合你的架構進行深度學習模型研發。
我打算把這個做成系列文章，目前能想到的有以下這些。
1、想要訓練專項的人工智能模型，怎樣開始？
2、深度學習架構有哪些？
3、什麼是NLP ？
chatGPT是NLP嗎？
Claude 是NLP嗎？
chatGPT和Claude進行比較
4、我想用人工智能學習中醫知識，可以選用什麼樣的架構？
5、知識圖譜 的架構有哪些？如果是中醫相關的知識，推薦用哪個架構？
6、介紹一下 Neo4j
7、中醫的書籍都是自然語言，怎麼導入到Neo4j？
8、可以進行 中文 文本預處理的工具都有哪些？
9、介紹一下HanLP
10、人工智能AI 做 文本處理，需要進行分詞，分詞的意義是什麼？
最後放一些我用人工智能AI繪圖的美女~！
