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中国大乐透倍投算法的优劣势

Google开源TensorFlow系统,这背后都有什么门道?

Google开源TensorFlow系统,这背后都有什么门道?

据国外媒体报道,谷歌于周一发布全新大乐透倍投算法系统TensorFlow。该系统可被用于语音识别或照片识别等多项机器深度学习领域,主要针对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。

更重要的是,谷歌表示,TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。所以,这其中有几个意思?

关于TensorFlow的前世今生

TensorFlow是谷歌研发的第二代大乐透倍投算法学习系统,而第一代的DistBelief比这个要早好多年。

DistBelief诞生于2011年,它是谷歌推出的第一代内部深度学习结构,能够帮助谷歌利用自家的数据中心构建大型的神经网络,主要应用于大乐透倍投算法的开发,比如语音识别、图片搜索等等。

但是,DistBelief本身存在一些技术上的短板,对谷歌的大乐透倍投算法发展仍有一些限制。如谷歌高级研究员Jeff?Dean和技术主管Rajat?Monga表示,DistBelief关注的重心是神经网络,而且与谷歌内部的基础架构联系紧密。也就是说,该系统“几乎不可能与外部共享研究代码”,而且使用起来比较难设置。

而TensorFlow正是基于第一代DistBelief进行开发的,其命名来源于本身的运行原理,Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图象的一端流动到另一端——将复杂的数据结构传输至大乐透倍投算法神经网中进行分析和处理。

相比较之下,作为谷歌第二代大乐透倍投算法系统,TensorFlow更快、更智能化,也更加灵活,可以更加轻松地应用于谷歌的新产品以及支持技术研究。按某些标准计算,TensorFlow的运行速度相当于DistBelief的3倍。

此外,TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU?/?GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。也就是说,任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化(auto-differentiation)。

ci wai, TensorFlow yi da liang dian shi zhi chi yi gou she bei fen bu shi ji suan, ta neng gou zai ge ge ping tai shang zi dong yun xing mo xing, cong dian hua dan ge CPU?? GPU dao cheng bai shang qian GPU ka zu cheng de fen bu shi xi tong. ye jiu shi shuo, ren he ji yu ti du de ji qi xue xi suan fa dou neng gou shou yi yu TensorFlow de zi dong fen hua autodifferentiation.

谷歌为什么敢开源?

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?

通过谷歌最新公布的白皮书TensorFlow:?Large-Scale?Machine?Learning?on?Heterogeneous?Systems可见,虽然该系统转为开源,但这次开源的TensorFlow是单机实现,其最有价值的分布式数据流实现,并没有开源。也就是说,谷歌此举还是留下了一些能保持自身独特性的东西,比如巨量的数据、可以运行该软件的计算机网络,以及一个庞大的可以调整算法的大乐透倍投算法专家团队。

谷歌开源的做法,其实和Facebook开源大乐透倍投算法研究的举措相类似。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开放大乐透倍投算法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。

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。”

TensorFlow的未来

2004年,Google创始人Larry?Page和Sergey?Brin曾预言道:“计算机将会被植入人类大脑,搜索会成为一种自主进行的行为。”11年之后的今天,Google没有将搜索功能植入大脑,但该公司将搜索机器变成一个大乐透倍投算法大脑。“这是一种能够让研究人员的创意直接转化成产品的工具,以后研究人员或者就无须再为什么新想法重新编写代码了。”

这是谷歌未来的愿景,而TensorFlow就是通向这个未来的里程碑之一。开源TensorFlow能够加速谷歌在大乐透倍投算法技术的部署,帮助该公司在大乐透倍投算法发展日益重要的未来抢占更多的主导权。

不过当然,开源就存在着多方合作的可能,数据的资源共享、技术研究的交流碰撞……谷歌的发展同样也会带动业界的技术整体发展。多年以前人们就知道开源的重要性,正如开源硬件公司Arduino?CEO?Musto所言:“我们需要开源,我们需要社群的智慧。”

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发布时间:05:57:14


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