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[原创] 谷歌开源人工智能系统TensorFlow(二)

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列兵

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发表于 2015-12-11 10:45:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 吴思伟 于 2015-12-11 10:59 编辑

我们再来了解谷歌为什么要开源人工智能系统TensorFlow。
谷歌开源人工智能系统TensorFlow(1).jpg
鉴于TensorFlow系统的强大功能,加上谷歌正计划在TensorFlow的基础上发布ImageNet计算机视觉模型,理论上使用谷歌的样本模型架构的话,就能很快地开始使用机器学习技术,因此,它可谓谷歌在计算机智能应用方面的杀手锏。不过,谷歌公司表示,开源该系统并不会危及公司的战略,而且还是会让公司保持优势。为什么呢?
谷歌开源人工智能系统TensorFlow(2).jpg
通过谷歌最新公布的白皮书TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Helerogeneous Systems
谷歌开源人工智能系统TensorFlow(3).jpg
谷歌开源的做法,其实和Facebook开源人工智能研究的举措相类似。深度学习系统或软件不是一装上就能用的,它在发布前期需要通过使用者数据进行很多测试、调整,顾名思义就是一个学习的过程。Facebook开放人工智能研究就是因为缺乏自己的移动操作系统和通信渠道,没有什么途径来检测产品,唯有通过与其他公司组织合作,来完善创新。
同样,如果谷歌没有工程师来为其进行数百万个参数的调整,那么谷歌这次放出的深度学习算法的用途就极为有限。专家表示,调整这些参数需要不断试错,初次接触的人要花费很长时间。谷歌也需要通过放出这套系统吸引更多研究人员,从而为其找到新的用武之地,并进行改进。
谷歌开源人工智能系统TensorFlow(4).jpg
据报道,谷歌2011年展开了一个试图训练神经网络的Google Brain项目。Google Brain在当时拥有1.6万个多个微处理器,创建了一个有数十亿连接的神经网络,在这个项目研究中,该网络结果观看了千万数量级的YouTube图像,并从图像中自主辨识出了“猫”。研究人员表示:“在训练中,我们从未告诉它‘这是一只猫’。基本上可以说,它发明了猫这个概念。



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列兵

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 楼主| 发表于 2015-12-11 11:01:29 | 显示全部楼层
在发布前期,需要通过大量的测试,调整,这也是一个学习的过程
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