谷歌發(fā)布第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)TensorFlow 完全開源

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谷歌內(nèi)部深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)distbelief開發(fā)于2011年,它讓谷歌能夠針對(duì)數(shù)據(jù)中心的數(shù)千核心,構(gòu)建更為大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)模訓(xùn)練,典型的應(yīng)用像是提升谷歌應(yīng)用中的語(yǔ)音識(shí)別能力,以及為谷歌搜索加入圖片搜索功能。

不過distbelief存在一些限制,比如說較難設(shè)置,而且和谷歌內(nèi)部接觸設(shè)施緊密結(jié)合——這就沒法很好地分享研究代碼了。

所以google research宣布推出開源的tensorflow,這是谷歌的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),對(duì)于distbelief的短板做了補(bǔ)足。tensorflow靈活性佳、可移動(dòng)、易于使用,而且是完全開源的。基于distbelief的速度、可擴(kuò)展性和為產(chǎn)品做準(zhǔn)備的特性,tensorflow做得更為出色。按照谷歌所說,在某些基準(zhǔn)測(cè)試中,tensorflow的表現(xiàn)比distbelief快了2倍。

tensorflow內(nèi)建深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)展支持,不止于此——任何能夠用計(jì)算流圖形來表達(dá)的計(jì)算,都可以使用tensorflow。任何基于梯度的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都能夠受益于tensorflow的自動(dòng)分化（auto-differentiation）。通過靈活的python接口,要在tensorflow中表達(dá)想法也會(huì)很容易。

除了在研究方面,tensorflow會(huì)很有幫助,對(duì)于實(shí)際的產(chǎn)品也是很有意義的。將思路從桌面gpu訓(xùn)練無縫搬遷到手機(jī)中運(yùn)行。使用谷歌的樣本模型架構(gòu),就能很快地開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)——谷歌正計(jì)劃在tensorflow之上發(fā)布imagenet計(jì)算機(jī)視覺模型。

更重要的是,tensorflow是開源的,任何人都可以免費(fèi)使用。谷歌的深度學(xué)習(xí)研究人員都在用tensorflow,未來也將在機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品中繼續(xù)使用。

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tensorflow的命名起源于該系統(tǒng)的運(yùn)作原理，即復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（tensor）將會(huì)被傳輸至人工智能神經(jīng)網(wǎng)中進(jìn)行分析和處理。這一過程是機(jī)器深度學(xué)習(xí)的核心部分，被廣泛應(yīng)用在了大量谷歌產(chǎn)品之上。

谷歌表示，tensorflow的性能比第一代人工智能系統(tǒng)快五倍，其可運(yùn)行于由數(shù)千臺(tái)電腦組成的服務(wù)器集群或者單一智能手機(jī)之上。谷歌目前在搜索、照片以及inbox郵箱應(yīng)用等產(chǎn)品中均有使用。

谷歌發(fā)布全新人工智能系統(tǒng)tensorflow并宣布開源

谷歌之所以將tensorflow開源，是希望能通過此舉激發(fā)更多創(chuàng)新，并簡(jiǎn)化研究人員的學(xué)習(xí)和操作，以更方便地分享創(chuàng)意和代碼。

2015/11/11 11:42:02