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人工智能的框架战争:FB继续挑战Google

企业荣誉 / 2021-09-26 00:45

本文摘要:人工智能这个江湖,怎么有可能风平浪静。Pytorch,一个新的开源深度自学框架,昨天月公布。Twitter上一时间热议争相,各路人工智能专家从不吝惜溢美之词:高雅、简练、超强强劲、很棒……不过这些都是虚词,这个新的经常出现的Pytorch究竟是凭什么夺得赞扬呢?主要还是“动态”这个特性。 最近一段时间,很多“动态”深度自学库兴起出来,例如Chainer、MinPy、DyNet等。动态库的益处很显著,那就是更容易调试和推论。

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人工智能这个江湖,怎么有可能风平浪静。Pytorch,一个新的开源深度自学框架,昨天月公布。Twitter上一时间热议争相,各路人工智能专家从不吝惜溢美之词:高雅、简练、超强强劲、很棒……不过这些都是虚词,这个新的经常出现的Pytorch究竟是凭什么夺得赞扬呢?主要还是“动态”这个特性。

最近一段时间,很多“动态”深度自学库兴起出来,例如Chainer、MinPy、DyNet等。动态库的益处很显著,那就是更容易调试和推论。Matroid创始人RezaZadeh总结说道,利用Pytorch这个深度自学框架,想在神经网络中新加一层,很久不用全部推倒重来。

有人在reddit上举了一个例子,他之前仍然用TensorFlow或者Keras框架建构RNN(循环神经网络),但是这样就被迫登录句子的长度,每个实例必需有完全相同的长度,较短的句子必需填满。但如果用于动态库,就可以处置完全给定长度的句子。

神经模块网络,就十分限于于Pytorch这样的动态架构。例如登录一张图片,让人工智能问:图中小猫右边的物体是什么颜色?解决问题这个问题,还包括几个子任务模块:首先是辨识出有小猫,然后寻找小猫右边的物体,再行辨识出有明确的颜色。当然Pytorch的新特性好比于此,但这也不足以让做AI的工程师们激动一阵,特别是在是Google旗下的深度自学框架TensorFlow,还不具备动态的特性。

而且,Pytorch虽然没大声鼓吹,但大家都告诉这个深度自学框架,归属于Facebook。Pytorch,能协助Facebook挑战Google在深度自学框架领域的统治者地位么?针对上面这个疑惑,云知声资深AI技术专家、NLP负责人刘升平博士对量子位回应,动态神经网络是很好的特性,但目前Pytorch在Beta阶段,缺少一些关键特性,短期无法动摇TensorFlow的地位。但他也回应,框架的竞争还不会继续下去。

之后辩论这个话题,我想要还是再行解释一下,什么是深度自学框架。我们谈及的人工智能、深度自学,都是依赖软件包含的系统。

搭起这套系统,最少有两种途径:一是从零开始,一步步写整个神经网络的代码;另外,就是利用成型的模块,必要展开装配。所谓的框架,就是一套早已装配好基本部件的软件包。

你可以把一个深度自学框架,想象成一套积木,工程师利用有所不同的积木,可以较慢搭起出有有所不同的建筑。各种框架之间的差异,可以非常简单解读为向用户获取的积木形状各不相同。目前主流的深度自学框架,背后多是有所不同的科技巨头。

对应关系如下:TensorFlow——GoogleMXNet——亚马逊paddle——百度CNTK——微软公司Torch、Caffe——Facebook想在人工智能的争夺战中占据主动,这些科技巨头不能在深度自学框架领域也进行白热化的竞争。而这种竞争的意义,也是显而易见的。谁家的深度自学框架需要夺得更好的用户,谁就能建构起更佳的生态系统,进而取得更好的活力和更加慢的发展。

想象一下Android之于Google的意义。坦白的说道,目前人工智能领域,TensorFlow在深度自学框架上的优势非常显著。

但各个科技巨头早就各自召募了大批人工智能精英,谁说道变数一定会再次发生?必需得抱着有期望才讫。前两天,刚就职百度COO的陆奇谈及人工智能战略时,也具体回应百度在人工智能方面的投放,并不是期望自己发售什么人工智能的产品,而是期望搭起一个对外开放的平台,让百度的技术需要应用于到有所不同的领域、有所不同的企业之中。

刘升平博士认为,深度自学平台入口和话语权的竞争将不会更加白热化,即使强劲如Google,也不大可能一口气吐出整块蛋糕;对于业界来说,竞争可以尽量避免一家独大。然而变为最后支撑各种人工智能应用于的基础,才是这场技术争夺战背后的商业目的。

所以,人工智能这个江湖,怎么有可能早已风平浪静。或许迅速,Pytorch的特性就不会经常出现在TensorFlow里。


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