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微软开源深度学习认知工具包：增加 Python 绑定，支持增强学习
【距离IAIS2016国际人工智能产业论坛开幕还有29天】今天IAIS 2016国际人工智能产业论坛已经开启了限时免费票，小伙伴们赶紧抓住机会！点击阅读原文立即获得免费票。微软今天开源微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升级版本，CNTK升级版。本次升级最大的亮点在于增加了 Python 绑定。另外，新版本工具包跨服务器处理能力也得到了提升，能有效加快处理速度，并支持增强学习的实践。亮点：CNTK 现在支持全新的C++ 和Python APIs提供新的Python例子和课程支持快速的R-CNN算法CNTK Evaluation数据库有改进，其中包括支持CNTK APIs微软刚刚开源了微软认知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升级版本，这是一个为深度学习设计的系统，可在例如语音和图形识别和搜索等基于CPU和英伟达GPU的相关领域提升处理速度。开源地址：/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK_2_0_beta_1_Release_Notes这一工具包此前被称为CNTK，最早由希望能更快和更高效地开展研究的微软计算机科学家开发。在开发之后不久，这一工具包就迅速地超越了语音的范围，并演变成为面向客户的产品，其中包括领先的国际家电制造商和微软的旗舰产品，他们有大量的深度学习任务需要处理。支持Python让工具包是语音扩展到C++之外，灵活性更好。C++“对于真正的程序员来说很好用”，微软语音方面的首席科学家Huang XueDong说，但是“我们的任务非常简单：实现AI的普及”，不仅对网页开发在，还有不同的学科，甚至是社会学家。支持Python将会提供可扩展性、灵活性和表现力。Frank Seide“我们已经把CNTK从一个研究工具变成了能在产品中配置的东西”，微软人工智能与研究中心的首席研究员Frank Seide说。他同时也是微软认知工具包的关键架构师。最新版的工具包现在已经在Github上开源，其中包括了一些新的功能，能让开发者使用Python 或者C++ 编程语言。有了新的版本，研究者还可以展开另一种类型的人工智能研究——增强学习。最终，工具包在性能后是那个要比旧的版本好很多。同时也比其他工具包更快，尤其是在多台机器上处理较大数据集的情况下。这种类型的大规模部署对于多GPU上的深度学习是不可或缺的，也是开发消费产品和专业产品的必需。加速研究突破的利器这对于加速研究突破也起到了关键作用。上周，微软人工智能与研究中心宣布，他们首次创造了一种在对话中识别词语的技术，能达到人类水平。团队认为，微软认知工具包大幅地提升了速度，所以他们能获得这一里程碑式的突破。开发了微软认知工具包的团队说，相比其他的深度学习工具包，在多服务器间运行的能力是一大进步。在开始处理更大型的数据集时，这一工具包开源获得次最优的性能和准确度。微软认知工具包还包含了一些内部的算法，用于将这样的计算消耗降到最低。Chirs Basoglu“使用微软认知工具包的一个关键理由是，它能在多GPU和大数据集多台机器间有效地扩展，”微软工程经理合伙人Chris Basoglu说。他在这一工具的开放上扮演了关键的角色。微软的认知工具包能够简单地处理数据，从相对较小的到非常非常大的都可以，只需要使用一台笔记本电脑或者数据中心的一系列计算机。它能在使用传统的CPU或者GPU的计算机上使用，这些计算机此前主要与以图处理为主的游戏相关，但是，后来被证明在运行深度学习所需要的算法上也非常有效。“微软的认知工具包代表了微软与英伟达紧密的合作，共同推动深度学习社区的进步”，英伟达加速计算部门总经理Ian Buck说。与此前的版本相比，在英伟达DGX-1 上扩展到8个Pascal GPU时，性能获得几乎两倍的提升。微软认知工具包可在多个GPU上运行，其中包括Azure的GPU产品。这一工具包已经经过优化，可以更好地利用英伟达的硬件和Azure的网络能力，这也是Azure所提供的服务之一。AI和AI工具的共享普及当下，从小的创业公司到大型的科技公司，都在寻求在例如语音理解和图像识别等方面使用深度学习的可能性。微软选择在这个时候开源这一工具包。广义上讲，深度学习是一种人工智能技术。 由开发者和研究者使用大量的数据，也就是所谓的训练数据集来教计算机系统从输入，比如图像或声音中识别模型。比如，一个深度学习系统能被填入一个训练集，其中展示了所有水果和蔬菜的类型图片，然后，系统就能自己学会识别水果或蔬菜的突破。数据越多，系统就会越好，所以，每次它遇到一个新的，比如奇形怪状的茄子或者苹果，它就能修正算法，变得更加准确。在使用微软认知工具包来训练声音声学模型的例子中，随着越多的数据进入模型中，其转化的准确率就越高。这种类型的成就并不仅仅是研究上的里程碑。深度学习上的进步，其中部分是由于计算功耗上的进步，我们现在能够拥有一些消费级的产品，比如Skype翻译，它能识别语音并提供实时的声音翻译；比如Cotana数字助理，它能理解你的话，帮助你搜索机票和提醒日程等等。更具灵活性、适应更复杂的工作最初开发这个工具包时，Basoglu说他们考虑到许多开发者没法或不想写大量代码，因此，他们创建了一个自定义系统，让开发者可以轻松为深度学习配置自己的系统，不需要额外进行编码。 但是，随着系统越来越受欢迎，来自开发者的反馈显示他们想要将自己的Python或C ++代码与工具包的深度学习能力相结合。 还有来自研究人员的反馈说他们想用这个工具包来做增强学习研究。增强学习是使用代理通过大量的实验和试错来学习做某件事情的正确方式——例如在房间中找路，或生成一个句子。这种研究可能最终达到系统可以自主做出复杂决策的真正的人工智能。新版本的工具包也为开发者增加了这个功能。语音之外的应用虽然微软认知工具包最初是为语音研究者开发的，它也可以有更广泛的用途。例如，Libherr公司在用它实行简单健康的生活方式。该公司在用户冰箱中装置摄像头，这些摄像头不只会拍摄图像，它们能够识别冰箱中的每一样食物并且能自动综合这些信息形成一个购物清单。未来，这项技术将有助于引导健康的购物和餐饮计划。储藏室的各种东西也可以使用具有对象识别功能的摄像头来记录并监控。这能帮助消费者避免浪费食物，让生活更简单舒适。Bing搜索团队也使用该工具包来发现搜索词中潜在或隐藏的关系，以提供更好的搜索结果。例如，用户搜索“怎样做苹果派？”时，他们其实是在搜寻“食谱”，虽然搜索词中完全没有“食谱”这个词。深度学习系统可以经由训练自动发现这种关系。没有深度学习系统的话，就需要工程师人工输入这样一条规则。微软也将继续使用该认知工具包提升语音识别能力。微软语音服务的Yifan Gong（principal applied science manager）说，他们已经使用该工具包开发准确率更高的声学模型用于微软产品，包括Windows和Skype翻译器。Gong说他们的团队使用该工具包开发新的深度学习架构，包括使用长短期记忆人工神经网络（LSTM）技术，使语音识别的结果更准确。这些改进将能够让微软的系统更好地理解用户试图说什么，即使用户是在聚会、高速公路或者开放式办公室这些嘈杂的环境中发出语音命令或与Cortana交谈。对用户来说，显然好处多多。Gong说：“语音识别的准确率更高的话，就不必总是重复说话。
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|个人分类:|系统分类:|关键词:python matlab
上周日，欧洲人类大脑计划的一个codirector来访，有幸和他交流了最新的研究工作成果。他问我主要用什么开发语言，我说是Matlab。他极力建议我学习python，他们是用python再加上很多开发库，来完成众多功能强大的功能的。 我用Matlab编程已经有7年了，深深地体会到了Matlab的局限性。最近在做一个程序，刚开始的时候，用Matlab实现很快，后来功能要求增加了，需要进程之间的通信，这个好像Matlab干不了，据说需要结合C语言来实现～～另外，Matlab不是面向对象的，这个在编程的时候，是一个非常大的局限性。程序不够简洁明了，可读性也降低了。我这几天仔细调研了python的特性和使用情况，下决心要转换到python了。俺是一个开源软件的粉丝，早就在寻找Matlab的替代软件了，试了一通Octave等，还是觉得不行，回到了Matlab。奇怪的是，我在网上搜索Matlab的替代（alternative）方案，国际国内的论坛都没有提python和一系列库可以替代Matlab！有类似想法的童鞋，赶紧换到python吧！还没有开始学Matlab的童鞋，又打算在科学计算领域长期做下去的，直接用python系列，应该是最好的选择。我已经推荐带的两个本科生从python开始了，以后给新生训练，再也不用让他们装个盗版Matlab了。在Windows环境下，大部分书籍和资料都推荐使用python(x,y)，把所有该安装的都打包配置好了，免去了配置安装包等麻烦。Linux环境下，可以从源里自己安装配置，也比较简单，参见资料[1]。：python第8名，Matlab第19名BioimageXD，用python和一些库做出的软件，功能强大，发了篇Nature method.参考资料：【1】，介绍了如何在Ubuntu系统中配置开发环境，非常赞！【2】，这个教程我完整地读完了，真的感觉带我一步一步地入门了。【3】（校友写的，《python科学计算》的作者，在读这本书，据说是全球第一本用python做科学计算的书！）
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MATLAB和PYTHON怎么选?
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之前对python了解不多, 仅有的了解只是它是一门语言, 而且在国家地理频道看过有关它的节目... 作为一个学EE的当初以为这就是CS的东西. -google 1point3acres
. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
偶然在人人上看到了个帖子, 比较了下MATLAB和PYTHON. MATLAB还算比较熟悉, 用了4,5年, 忙项目天天用, 该会的都会. 其实编程序的基础得是有货可编, 所以我一直认为理论算法比程序实现更重要. 后来随着科研的进展, 利用LabVIEW语言在硬件实现, 发现有理论也不一定能实现..
. Waral 鍗氬鏈夋洿澶氭枃绔,
Anyway... 不管怎么说我准备借本python的书看看. 大伙觉得相比于MATLAB, Python在工科中的应用优势很多吗? 举个LabVIEW和MATLAB的例子. 纯粹的算法实现用LabVIEW很麻烦, 但是MATLAB就很简单, 所以我经常往LabVIEW中塞Mathscript节点. 但是MATLAB又无法实现并行计算, 而且十分不符合工业化的规范, 而且无法跟硬件接口. 所以MATLAB我只是到理论研究写论文, 算数什么的, 真正的工程上肯定是要用LabVIEW编写程序的.
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主要看你的行业了。。。但多个技能显然没坏处。我也在准备开始学python，虽然到目前还没有发现什么必须用python的地方。这不是一个二选一的问题，为什么不能都掌握？
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学个python吧...很有用...mat...不能开发网站? 吧? 我不知道哈
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zach 发表于
主要看你的行业了。。。但多个技能显然没坏处。我也在准备开始学python，虽然到目前还没有发现什么必须用py ...
当然都能掌握了~ 只是如果有比Python更适合职业发展的呢? 我准备借一本python看看.
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白萝卜 发表于
11:13 .鏈枃鍘熷垱鑷1point3acres璁哄潧
当然都能掌握了~ 只是如果有比Python更适合职业发展的呢? 我准备借一本python看看.
学python可以去coursera上看看，那里有一门python入门课，马上开，一周一个项目
另外有编程基础的话可以看google的python课程
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白萝卜 发表于
鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
当然都能掌握了~ 只是如果有比Python更适合职业发展的呢? 我准备借一本python看看.
还是看你的专业方向啊。。。有的方向可能C比python用得更多。
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sanguine 发表于
学python可以去coursera上看看，那里有一门python入门课，马上开，一周一个项目
另外有编程基础的话可 ...
THX~~ 我不是学计算机的, 其实就是用到什么学什么,
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不了解EE，也不了解LabVIEW
但我必须说，matlab的并行计算很强的好么！！
matlab有专门的并行计算工具包matlabpool ，而且matlab进行日常的矩阵运算都是并行的(不信你试一下，matlab算矩阵乘积 比你用C写两层for loop快得多。这是因为：matlab调用多个核，而且里面还有一些并行运算的算法，这些是自己手动很难实现的)。进行高维并且对精度要求高的矩阵运算，我一定会用matlab而不是R，numpy(不知道你说的LabVIEW会不会更强？)
用不用python看你专业需求了，python好处就是容易写、接口多。反正你都有matlab 4-5年的编程经验了，学习python也花不了多少时间(1-2周？)，看google's python class吧
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EroicaCMCS 发表于
不了解EE，也不了解LabVIEW
但我必须说，matlab的并行计算很强的好么！！
matlab有专门的并行计算工具包m ...
哦了~~ 可能是我用词不准了, 我是想说LabVIEW可以同时执行好几个数据流, 但是MATLAB看起来都是顺序进行的么.
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本帖最后由 EroicaCMCS 于
12:46 编辑 . 鍥磋鎴戜滑@1point 3 acres
白萝卜 发表于
哦了~~ 可能是我用词不准了, 我是想说LabVIEW可以同时执行好几个数据流, 但是MATLAB看起来都是顺序进行的 ...
matlabpool工具包可以的。
感觉上这个多开几个进程就可以了，虽然我也没有试过这么用。。. 鐗涗汉浜戦泦,涓浜╀笁鍒嗗湴
说到并行，python的并行很差的，有个GIL的限制，只能单核多线程。多线程不能算是并行吧
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EroicaCMCS 发表于
不了解EE，也不了解LabVIEW
但我必须说，matlab的并行计算很强的好么！！
matlab有专门的并行计算工具包m ...
matlab自带函数的并行很好很强大，不用matlabpool也有效果。
matlabpool得配合forpar这样用，但其实很渣，因为最多只支持好像12么14个核。
我们实验室的哥们就是因为14个核不够用，现在转移到Julia上去了
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白萝卜 发表于
哦了~~ 可能是我用词不准了, 我是想说LabVIEW可以同时执行好几个数据流, 但是MATLAB看起来都是顺序进行的 ... 鏉ユ簮涓浜.涓夊垎鍦拌鍧.
labview是个偏向做实验、过程控制的软件吧（这就是为什么你说算法用labview很麻烦。算法实现应该是用别的语言对labview采集的数据做postprocessing的时候的事儿了）。matlab是科学计算的编程语言，这俩不是一回事，没啥好比的把。。。
至于和硬件接口，MATLAB/Simulink有XPCTarget、RTW可以干这个。
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python吧～～～会帮助你养成很多好的编程习惯～～
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最近想学学perl。在VLSI设计里python应用的多吗
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这又不是选老婆,不需要纠结
如果如果想进industry,明媒正娶Python,暗中勾结MATLAB,
研究相反.MATLAB的嫁妆可不便宜,小的研究所和中小公司用不起.
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这两个除了在学术用途之外，基本就没什么可比性了。
Python是做Computer Science人用的，EE的人需要的库基本没有。当然，你学学为以后转型当码农或者当业余爱好拓展思路是没什么了。
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kinslover 发表于
这两个除了在学术用途之外，基本就没什么可比性了。. 1point 3acres 璁哄潧
Python是做Computer Science人用的，EE的人需要的库 ...
好吧. 多谢~ 我也仅仅是工作中用到, 太深入的咋能跟行家们比....
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前辈说VLSI领域中 找工作时 Python和Perl，Tcl必须会一门
用途是设计自动化
<form method="post" autocomplete="off" id="fastpostform" action="forum.php?mod=post&action=reply&fid=41&tid=84788&extra=&replysubmit=yes&infloat=yes&handlekey=fastpost"
onSubmit="
// TODO Howard 11/3/2015
var sbtn = $('fastpostsubmit');
sbtn.disabled =
sbtn.innerHTML = ' 回复发表中... ';
sbtn.setAttribute('background', sbtn.style.background);
sbtn.setAttribute('bordercolor', sbtn.style.borderColor);
sbtn.style.background = '#C7C7C7';
sbtn.style.borderColor = '#8B8B8B';
var form =
// --product--
var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
if(!isValid) reoverBtn();
return isV
// --product--
// --testing--
//setTimeout(function() {
// var isValid = fastpostvalidate(form, null, 0);
// if(!isValid) reoverBtn();
//}, 2000);
// --testing--
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