淺議聚類算法在TensorFlow平臺中的應用前景

肖嘉慧

摘要：聚類算法在人工智能領域應用廣泛，是公認的優秀的人工智能應用工具之一。TensorFlow的開源性為聚類算法的應用提供了更好的平臺，是一種行之有效的大數據下的基于數據流圖的計算工具。因此它必須依賴海量存儲的數據倉庫，同時它通過數據挖掘技術進行大數據商業化應用是十分有價值的。

關鍵詞：TensorFlow平臺；人工智能；聚類算法

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）05-0150-01

在國內外現有的語音、語義、視覺智能識別的研究中，常見的模型構造理論工具包括線性回歸方程、模糊數學理論、多元線性方程等。這些工具構造出的理論識別模型在識別效率和識別準確度方面還有所欠缺。此外，多數文獻構建的模型著重討論航線布局的優化的機制，而不是從航線科學規劃角度來構建語音、語義、視覺智能識別。因此，本文以TensorFlow的開源性為課題背景，構建基于聚類算法的語音、語義、視覺智能識別。TensorFlow平臺模型可以準確測算大數據下的基于數據流圖，為AI人工智能提供科學識別結論，從而避免了資源的浪費。

1 聚類算法概述

到目前為止，聚類算法的定義并不統一，其中目前最常用的聚類算法的概念是由Everitt在1974年提出的，它認為一個類簇內的實體具有一定的相似性，而各個類簇之間的實體存在很大的差異；類簇是測試空間中點的會聚，一個類簇內的任意兩點之間的距離都不大于不同類簇內任意兩點的距離；換言之，類簇就是一個多維空間內相對密度較高的點的的連通區域，它們能夠借助相對密度較低的點集合區域和其它區域（類簇）進行分離。

從不同的角度出發，聚類分析具有不同的分類。從數據在聚類中的積聚規則及應用這些規則的方法，可以將聚類算法具體劃分為層次化聚類算法、網格的聚類算法、劃分式聚類算法、基于密度以及其他聚類算法。

2 聚類算法在人工智能領域應用現狀

國外基于數據流圖的計算在AI學習系統設計與實現的成功運用參考實例有很多。本文以排在前列的基于數據流圖的計算運用參考實例為例開展詳細闡述?，F有的基于數據流圖的計算在AI學習系統設計與實現中的運用參考實例，是以語音、語義、視覺的聚類方式分析基于數據流圖的計算來指引系統設計的?；跀祿鲌D的計算指引下的系統將形成語音、語義、視覺的資源文件。虛擬基于數據流圖的計算數據結果是以真實的數字化移動互聯網網絡社交平臺APP、網上交易和家用電器控制基本業務記錄為基礎，結合人工智能技術分布結構和聚類方法而設計的。

本文闡述了基于數據流圖的計算技術的概念、技術指標、模型設計技術選型競爭能力、使用價值和所應對的挑戰問題。他認為，雖然曾經花了不少的經費設計本文相關的AI學習系統，但是，面對著眼下迫不及待要處理的問題，本文相關的AI學習系統還需優化正在使用的模糊算法。

數字化聚類分析促進了語音、語義、視覺的發展，是AI學習系統發展歷史的里程碑。語音、語義、視覺的科技化才開始規模化的推廣，通常被用于移動互聯網網絡社交平臺APP、網上交易和家用電器控制等領域。在推廣中，語音、語義、視覺的推廣的實用度日趨升高，新推出的數字化民航平臺在諸多大規模的規劃和建設工程中獲得了廣泛地使用，同時贏得了理想的模型設計技術選型效果。伴隨著模型設計技術選型的繁榮，語音、語義、視覺的同通信、計算機科技的有機融合，形成了人工智能技術識別領域的專業科技。

3 聚類算法在TensorFlow平臺中的應用前景

TensorFlow平臺能夠通過構建有向圖的形式來對所要執行的操作進行描述，其可以更加高效地利用設備的CPU以及GPU進行高速計算，聚類算法在TensorFlow平臺的應用，能為企業提供更加快速、靈活的開發工具，進而促進企業更有效的進行先進系統、產品的開發。例如，IBM所大力研發的PowerBI人工智能平臺，就是聚類算法在TensorFlow平臺中的未來應用趨勢，其實現了支持企業級開源機器學習和深度學習架構，以構建相應的認知應用。PowerBI人工智能平臺能夠減少企業在Power體系結構上部署這類開源架構時的復雜性和風險。GPU到CPU以及CPU到GPU之間的NVLink連接，對于大幅提升分析應用性能以及深度學習能力具有重要意義，使得編程任務得到了大幅簡化，這與傳統平臺構建相比，效率得到了大大提升。

在TensorFlow平臺開源化推廣和實施的探究方面通常側重內容為：當中用以資源重組的通常為資源分享與語音、語義、視覺的綜合性技術，用以處理協調問題的通常是協作運用，而移動運用和物流網通常被用以提升基本業務的便捷度，云計算則主要用以格式一致管理。

從目前的文檔看，TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，這都是目前在Image、Speech和NLP最流行的深度神經網絡模型。語音、語義、視覺的聚類方式TensorFlow平臺開源化推廣一定具備動態AI學習系統下的綜合性技術功能。動態AI學習系統下的綜合性技術可以被視作一站類服務運作流程，將過去分散的多個服務處理環節根據用戶的需求自行整合成諸多存在關聯性的服務處理流程。此種服務處理流程可以顯著提升業務識別參與者使用的便捷度，推出迎合員工多元化需求的業務處理過程。

這一次的Google開源深度學習系統TensorFlow在很多地方可以應用，比如智能化的語音識別、抽象語言分析、廣告設計、三維立體展示等。然而，我們也要客觀的看待TensorFlow對于工業界機器學習系統的作用，不能進行過于夸大宣傳。在一個完整的工業界語音識別系統里，除了深度學習算法外，還有很多工作是專業領域相關的算法。在TensorFlow平臺中，數據清洗存在的時間節點往往集中在數據傳輸表單之時。TensorFlow平臺中數據清洗的目標即是對發生錯誤的數據庫實例進行適當的處理。例如，隨TensorFlow平臺數據傳輸表單自動下載的圖形文件和頁面樣式文件、文件類型為gif，jpeg，jpg，map，css，cgi等文件、索引為109的數據庫實例、TensorFlow平臺請求方法為POST 和 HEAD的數據庫實例等等都能夠刪除。

4 結語

本文的TensorFlow平臺采用聚類算法進行優化，并找出了其中的高頻項目組。聚類算法技術的優點是能為TensorFlow平臺發現新的語音、語義、視覺智能識別的信息，缺點是需要TensorFlow平臺提供主觀的評價信息，而TensorFlow平臺的評價信息可能會過時，使用不便。在這個時候，隨著TensorFlow平臺和資源的加大投入，聚類算法在人工智能領域應用前景會更好，人工智能應用領域相關系統的性能會逐步地變強，能處理大規模的數據量。

參考文獻

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