人工智能核心：最新的機器學(xué)習技術(shù)

深度學(xué)習技術(shù)將不斷研發(fā)，多家公司表示將進(jìn)一步開(kāi)發(fā)自己的深度學(xué)習技術(shù)芯片。

2015年，深度學(xué)習的領(lǐng)域發(fā)生了很多改變。除了技術(shù)上的突破，公司收購、投資交易和開(kāi)源也是屢見(jiàn)不鮮，技術(shù)上的不斷進(jìn)步，市場(chǎng)上的不斷繁榮，都讓這項智能技術(shù)發(fā)展的更加智能化。

深度學(xué)習依靠大規模的多層虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，幫助計算機識別抽象模式，雖然其原理比較簡(jiǎn)單，但是在多組GPU上配置學(xué)習高效、運行迅速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )還是有一定的難度的。因為大量的數據集訓練深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )往往是需要很多天的時(shí)間，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )被調整，訓練過(guò)程就需要進(jìn)行重新調整。而很多創(chuàng )業(yè)公司提供相應的人工智能技術(shù)，可以加速機器學(xué)習算法的性能，幫助機器適用于計算機的芯片組，讓算法發(fā)揮出最大的性能。

Nervana Systems是一家想加速深度學(xué)習技術(shù)普及的公司，它有自己的軟件庫，還計劃發(fā)布專(zhuān)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )研制的芯片，該公司曾為太陽(yáng)微系統公司及高通設計芯片。目前，很多研究學(xué)習的大公司都開(kāi)源了自己的軟件架構和軟件庫，深度學(xué)習市場(chǎng)擴展和變化很快，而隨著(zhù)技術(shù)的成熟和代碼更新，很多公司也會(huì )更容易自己建立優(yōu)化的深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )。

而像Google這樣的公司，今后將很可能會(huì )開(kāi)發(fā)自己的深度學(xué)習計算機芯片等，預計未來(lái)的技術(shù)競爭還將延伸到不同的領(lǐng)域。

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