不得不說，微軟在深度學(xué)習(xí)和人工智能上的確投入了很多研發(fā)成本，研究人員將這些現(xiàn)代化開發(fā)工具稱為計算網(wǎng)絡(luò)工具包(CNTK)，也是希冀其能夠在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域獲得更多新的突破。
根據(jù)微軟研究人員的描述，由于具備更為優(yōu)秀的交互能力，CNTK工具包中的語音和圖像識別速度比另外四個當(dāng)下主流的計算工具包都更加受開發(fā)者的歡迎。鑒于深度學(xué)習(xí)活動只需要數(shù)周就可以完成，這對于微軟而言的確是一個不錯的成就。
為了開發(fā)CNTK，微軟就必須深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，探究如何更好的復(fù)制人腦的學(xué)習(xí)過程。該公司還依靠其強(qiáng)大的計算處理能力與圖形處理(GPU)能力來運(yùn)行CNTK，從而處理更為復(fù)雜的算法，提高人工智能和識別能力。
去年11月，Google就開源了用于自家圖片搜索功能的TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。但據(jù)微軟首席語音科學(xué)家黃學(xué)東稱，微軟的CNTK工具包比我們此前所見過的任何工具包都更加瘋狂，同時性能也更加強(qiáng)悍。
因?yàn)檫@個工具包如今已經(jīng)開源了，所以即使是沒有多少預(yù)算的研究人員也可以把這個開發(fā)包用在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)，或是更大的數(shù)據(jù)處理公司中。
事實(shí)上，CNTK還具有著更為強(qiáng)大的可擴(kuò)展性——開發(fā)者可以用多臺計算機(jī)實(shí)現(xiàn)GPU的擴(kuò)展，從而能夠更加靈活的應(yīng)對大規(guī)模的實(shí)驗(yàn)。隨著人們對人工智能的進(jìn)一步探索，這個新工具應(yīng)該能夠吸引來更多研究人員使用，微軟在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競爭對手也會競相效仿。
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