DataScienceCentral网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的BillVorhies曾
撰文指出,过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术,而是商业模式的转变——所有巨头
纷纷将其深度学习IP开源。毋庸置疑,“开源浪潮”是2016年人工智能领域不可忽视的一大趋势,
而其中最受欢迎的项目则是谷歌的深度学习平台TensorFlow。下文就从TensorFlow说起,盘点
2016年AI开源项目,最后统计了Github最常用深度学习开源项目Top50。
谷歌开源:围绕TensorFlow打造深度学习生态圈
1.Google第二代深度学习引擎TensorFlow开源
2015年11月,谷歌开源深度学习平台TensorFlow。2016年4月,谷歌推出了分布式
TensorFlow。现在,TensorFlow已经成为业内最受欢迎的深度学习平台之一。
2.谷歌开源全球最精准语言解析器SnytaxNet
2016年5月13日,GoogleResearch宣布,世界准确度最高的自然语言解析器SyntaxNet
开源。谷歌开源再进一步。据介绍,谷歌在该平台上训练的模型的语言理解准确率超过90%。
SyntaxNet是一个在TensoFlow中运行的开源神经网络框架,提供自然语言理解系统基础。谷歌公
开了所有用用户自己的数据训练新SyntaxNet模型所需要的代码,以及谷歌已经训练好的,可用于
分析英语文本的模型PaeseyMcParseface。
PaeseyMcParseface建立于强大的机器学习算法,可以学会分析句子的语言结构,能解释特定
句子中每一个词的功能。此类模型中,PaeseyMcParseface是世界上最精确的,谷歌希望它能帮助
对自动提取信息、翻译和其他自然语言理解(NLU)中的应用感兴趣的研究者和开发者。
3.谷歌推出Deep&WideLearning,开源深度学习 API
2016年6月29日,谷歌推出Wide&Deep Learning,并将TensorFlowAPI开源,欢迎
开发者使用这款最新的工具。同时开源的还有对Wide&DeepLearning的实现,作为TF.Learn
应用程序接口的一部分,让开发者也能自己训练模型。
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