不得不說，微軟在深度學習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)絡工具包(CNTK)，也是希冀其能夠在機器學習領(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。鑒于深度學習活動只需要數(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，探究如何更好的復制人腦的學習過程。該公司還依靠其強大的計算處理能力與圖形處理(GPU)能力來運行CNTK，從而處理更為復雜的算法，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機器學習系統(tǒng)。但據(jù)微軟首席語音科學家黃學東稱，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，同時性能也更加強悍。
因為這個工具包如今已經(jīng)開源了，所以即使是沒有多少預算的研究人員也可以把這個開發(fā)包用在深度學習領(lǐng)域的初創(chuàng)企業(yè)，或是更大的數(shù)據(jù)處理公司中。
事實上，CNTK還具有著更為強大的可擴展性——開發(fā)者可以用多臺計算機實現(xiàn)GPU的擴展，從而能夠更加靈活的應對大規(guī)模的實驗。隨著人們對人工智能的進一步探索，這個新工具應該能夠吸引來更多研究人員使用，微軟在深度學習領(lǐng)域的競爭對手也會競相效仿。
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