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函数式编程在深度学习环境下的应

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函数式编程在深度学习环境下的应用表现
发布时间:2019-10-09 01:10  责任编辑:IT观察  点击量:

随着互联网的不断发展,越来越多的编程开发方法被程序员所掌握,今天我们就通过案例分析来了解一下,函数式编程在深度学习环境下的应用表现。

函数式编程在深度学习环境下的应用表现

在计算机科学中,函数式编程是一种将计算作为数学函数评估,避免状态变化和数据变化的编程范式。它是一种更接近数学思维的编程模式。

深度学习模型本质上是数学模型。例如,人工神经网络由相互连接的节点组成,每个节点执行简单的数学运算。通过使用函数式编程语言,程序员能够用更接近操作本身的语言来描述这些数学操作。这些程序的显式编写方式使得读取和维护代码库变得容易许多。

与此同时,深度学习算法的合成性质意味着,在神经网络的每一层上,这些层或函数往往会链接在一起执行任务。这可以通过函数式编程语言的函数链轻松实现。

在深度学习中,当函数应用于数据时,数据不会改变。新值可能是沿行顺序往下输出的,但是数据本身会保持一致。函数式编程语言的不可变特性允许程序员在每次生成新值时创建一个新的数据集,而不需要修改原始的不可变数据集。这使得维护整个神经网络数据的一致性变得更加容易。

实现深度学习涉及到大量的参数和训练数据,这意味着并行性和并发性是创建生产级深度学习系统的关键所在。并行性意味着在不同的CPU上运行线程以加速学习过程。并发性则是指管理线程以避免冲突的能力。函数式编程允许并发和并行,而不引入额外开销。这意味着,从本质上讲,函数式编程(纯函数是无状态的)将始终为特定的输入生成相同的输出,因此我们能隔离任何函数,并随时执行它。这使得并发性和并行性更容易管理。您不必处理诸如死锁和条件竞争之类的问题。运行在不同CPU上的不同线程能够独立运行,没有竞争。

深度学习模型是复杂的数学模型,需要特定的函数层。函数式编程语言(如Clojure和Haskell)通�ò����߸���Դ��Դվ常可以用更简洁、更接近模型数学表达式的代码表示复杂内容。这将节省时间、提高效率,并简化代码库的管理。函数式编程的特定属性使这些语言的实现比其他语言的实现更安全。随着人工智能技术的发展,越来越多的人们将根据AI大规模系统开发项目的需求来评估这些语言。

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