CNTK: Microsoft's Open-Source Deep-Learning Toolkit
Microsoft hat am Montag einen weiteren Schritt auf seiner Open-Source-Sharing-Reise unternommen, indem es auf GitHub ein intern verwendetes Toolkit zum Deep Learning veröffentlicht.
Dubbed CNTK - kurz für Computational Network Toolkit - - Die Open-Source-Software ist ein vereinheitlichtes Deep-Learning-Toolkit, das neuronale Netzwerke als eine Reihe von Rechenschritten über einen gerichteten Graphen beschreibt. Es ist nachweislich deutlich effizienter als Googles TensorFlow-Tool und andere konkurrierende Tools, sagt Microsoft.
Microsoft hat CNTK intern verwendet, um Spracherkennung in Produkten wie Cortana voranzutreiben, aber es sagt, es könnte für eine Vielzahl anderer Benutzer nützlich sein Dazu gehören nicht nur Unternehmen, die sich auf tiefes Lernen konzentrieren, sondern auch solche, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten müssen.
Die Software steht akademischen Forschern seit fast einem Jahr im Rahmen einer restriktiveren benutzerdefinierten Lizenz über Microsoft CodePlex zur Verfügung Seite? ˅. Jetzt auf GitHub, es ist verfügbar zum Download mit der permissiven MIT-Lizenz.
Im vergangenen November machte Microsoft den gleichen Schritt mit seinem Distributed Machine Learning Toolkit (DMTK). Im selben Monat unternahm Google einen ähnlichen Schritt und veröffentlichte sein eigenes TensorFlow-Lernsystem für Maschinen unter einer Apache 2.0-Lizenz.
Microsoft hat CNTK auf einer Reihe von GPU-basierten Computern verwendet, aber diese Rechenleistung ist nicht erforderlich. Das sagt.
"Die Kombination von CNTK und Azure GPU Lab ermöglicht es, tiefe neuronale Netze für die Cortana-Spracherkennung bis zu 10-mal schneller aufzubauen als unser vorheriges Deep-Learning-System", erklärte Xuedong Huang, Microsofts Chef-Sprachwissenschaftler , in einem Dezember Blogpost. "Wir haben aus erster Hand die Art von Leistung gesehen, die CNTK liefern kann, und wir denken, dass sie eine noch größere Wirkung innerhalb der allgemeineren Machine-Learning- und KI-Community haben könnte."
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