本文摘要:。
同时,它还更进一步特别强调了未来的扩展性,并在维持1.0版本的速度之上展开了提高。据Chris Basoglu讲解,此次改版主要反映在5个方面:1.反对 Keras2.很慢的 Halide 二进制卷曲3.反对 Java API4.新的 NuGet 软件包集5.多漏洞修缮该工具包最初于2016年10月发售正式版,自那以后,团队就仍然正处于测试阶段。
以后本周一,微软公司再一宣告该工具包早已可以应用于产品上。微软公司全球技术院士黄学东博士回应回应,Microsoft Cognitive Toolkit的1.0版本只不过相当大程度上是设计给微软公司内部用于的,然后再行将其限于于外部。因为它本质上是一个内部工具,所以也不反对 Python ,即使 Python 是当时最不受开发者青睐的机器学习架构。
最初,微软公司实行这一工具包的目的在于建构语音识别系统,所以Cognitive Toolkit 在通过时间序列数据建构循环神经网络方面展现出十分杰出。通过这次改版,团队不仅改良了该工具包在其他类型上的神经网络的性能,而且从将来来看也能更佳地为拓展系统奠下基础。朱博士给大家荐了个例子,理解工具的1.0版本只不过在很多标准测试中的展现出都要败于其他竞争对手。而Keras是一种基于Phython架构的深度自学算法,甚广不受开发者青睐,并由TensorFlow和 Theano 获取反对,当时1.0版本并不反对这一算法。
2.0版本在性能拓展之后,早已可以反对Keras,开发者不仅可以精彩地将现有的基于Keras的应用程序带回Cognitive Toolkit上,而且在速度上也有相当大的提高。据黄学东回应,Cognitive Toolkit 2.0 的速度早已超过竞争对手的3倍。此外,2.0版本还包括用作模型评估的Java语言,和一部分可用作训练模型的新工具,利用该功能,经过训练的模型就可以在一些低耗设备上运营,比如智能手机。
黄学东回应,该工具包目前已在微软公司内部普遍用于。“公司内部的一些部门也在用于Cognitive Toolkit。
我们将借其建构AI社区。当然,Microsoft Cognitive Toolkit还无法解决问题所有问题。
”像谷歌、Facebook和其他公司一样,微软公司也以期通过机器学习生态环绕工具包建构更好的解决方案。微软公司回应,该理解工具是一个经过长年测试的平台,可限于于大多数内部AI系统,其中也还包括Cortana语音助手,所以其训练模型的速度也要相比之下慢过竞争者。谈到Microsoft Cognitive Toolkit的未来,黄学冬回应,现在很难说3.0版本不会有哪些功能。他回应:“AI和深度自学这两个领域发展十分较慢,我们能做到的最差事情就是大大适应环境、递归和改良。
”“不过,我们唯一能保证的就是仍然维持Cognitive Toolkit的杰出性能。
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