毕业论文课题相关文献综述
一、选题背景深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。
它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。
深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术，随着深度学习的广泛应用，为推动人工智能在多个行业的应用发挥了重要作用。
常用的深度学习神经网络有深度置信网络DBN、循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN。
其中深度置信网络是在限制玻尔兹曼机的基础上提出的，用于解决传统 BP 神经网络随着网络深度增加导致训练过程变慢、以及网络收敛在局部最优解的问题。
循环神经网络是一种时间序列信息分析模型，它对所计算过的序列有一定的记忆能力，循环的意义在于网络对于序列中每个元素都执行同样的任务，它可以利用任意长度序列的信息，主要应用于语音识别领域领域。
卷积神经网络通过输入原始图片，经过不同的卷积层、池化层可以提取相对应的特征，主要应用于图像处理领域。
在深度学习研究的初始阶段，研究者们在做算法实验时需要编写大量的重复代码，为提高研究工作效率，研究者们将代码写成框架发布到网上共享，目前最为流行的框架有 TensorFlow、Caffe、Torch 和 PyTorch 等。
TensorFlow 是由 Google 开发的开源数学计算软件，使用数据流图 (Data Flow Graph) 的形式进行计算。
TensorFlow 目前支持 Python、C 、Java、Go、R 等，使用 C Eigen 库，可在 ARM 架构上编译和优化，所以其灵活的架构能让用户在一个或多个CPU、GPU 的单机及服务器、移动设备上部署自己的训练模型。
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