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深度学习

作者：[美]伊恩·古德费洛、[加]约书亚·本吉奥、[加]亚伦·库维尔

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

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微软开源的深度学习工具包 CNTK.zip 评分:

来自微软公司的CNTK工具包的效率，“比我们所见过的都要疯狂”。 这部分归功于CNTK可借助图形处理单元（GPU）的能力，微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。（从单机上的1个、延伸至超算上的多个） 在与该公司的网络化GPU系统（称之为Azure GPU Lab）匹配之后，它将能够训练深度神经网络来识别语音，让Cortana虚拟助理的速度达到以前的十倍。 去年4月的时候，CNTK就已经面向研究人员开放，只是当时的开源授权限制颇多。不过现在，它已经彻底开放了，而深度学习的初创者们将最为受益。据外媒（Ars Technica）报道，上周微软宣布实现语音识别新突破：其开发的语音转录系统识别误差仅为5.9% ，已接近人类大脑水平。该转录系统基于微软自家的开源软件Cognitive Toolkit所开发，微软于昨日发布了该软件的 2.0 beta版。此前这一软件一直被叫做Computational Network Toolkit（CNTK）。这个使用 MIT 许可协议、经由GitHub 托管的项目给开发者提供现成的神经网络代码，可以用来打造其各自的机器学习系统。这些应用能够在 CPU 和GPU 上运行，并提供对计算机集群的支持。这些特性使得 CNTK 同来自谷歌的同类竞品 TensorFlow 相比也毫不逊色。CNTK 原本是为语音应用程序而打造，并在随后的发展中逐渐适配到其他机器学习用途。Bing 团队使用它来进行关键字推断。比如当用户搜索“如何做一个苹果派？”即使这句话中并不包含“食谱”这个关键字，机器学习也能让搜索引擎理解到用户语言背后的食谱要求。昨日发布的 Cognitive Toolkit 2.0 beta 中最重大的一项更新便是提供了 Python 语言支持，另外适配能力也有很大改进。不知不觉中机器学习变得越来越普遍，微软小娜和 Skype 地语音翻译中都有这种技术的参与。传统观念上运行机器学习所需要的庞大计算机资源让普通开发者望尘莫及，不过微软开源 Cognitive Toolkit 却意在降低 AI 和机器学习的门槛，促进其从高端科研向实际应用的方向转变。 标签：微软

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上传时间：2019-07 大小：190.99MB
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