Google 人工智能引擎 TensorFlow 开源会带来哪些影响
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1、对大企业,侧重并行或集群,TensorFlow不适用。有介绍说,微信语音识别、图像识别用到了深度学习,特点是通过并行计算或集群来完成密集运算。毕竟算法都通过paper发表过了。
2、对小企业,更缺数据。有了数据,使用一些开源的深度学习算法就能达到基本目标。现有的重要的深度学习算法都有开源代码,而且还是多种语言的版本,如DBN,CNN,RCNN,FRCNN,RNN等。Torch、Caffe等都是开源的,TensorFlow已经失去了先发优势,只能看后期推进力度了。
3、一些算法本身需要提高,有待创新,更需要看论文。
2、对小企业,更缺数据。有了数据,使用一些开源的深度学习算法就能达到基本目标。现有的重要的深度学习算法都有开源代码,而且还是多种语言的版本,如DBN,CNN,RCNN,FRCNN,RNN等。Torch、Caffe等都是开源的,TensorFlow已经失去了先发优势,只能看后期推进力度了。
3、一些算法本身需要提高,有待创新,更需要看论文。
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