Открыт код системы машинного обучения TensorFlow, разработанной командой Google Brain
9 ноября 2015 года
Компания Google опубликовала новый открытый проект - TensorFlow, в рамках которого подготовлена практическая реализация алгоритмов глубокого машинного обучения, созданная командой Google Brain, занимающейся исследованиями в области искусственного интеллекта, нейронных сетей и машинного обучения. В настоящее время технологии TensorFlow уже используются Google в таких областях, как распознавание речи, выделение лиц на фотографиях, определение схожести изображений, отсеивание спама в Gmail и определение смысла в сервисе перевода. Код системы написан на языках С++ и Python и распространяется под лицензией Apache.
TensorFlow предоставляет библиотеку готовых алгоритмов численных вычислений, реализованных через графы потоков данных (data flow graphs). Узлы в таких графах реализуют математические операции или точки входа/вывода, в то время как рёбра графа представляют многомерные массивы данных ( тензоры), которые перетекают между узлами. Узлы могут быть закреплены за вычислительными устройствами и выполняться асинхронно, параллельно обрабатывая разом все подходящие к ним тезоры. Таким образом строится нейронная сеть, все узлы которой работают одновременно по аналогии с одновременной активацией нейронов в мозге.
TensorFlow предоставляет гибкую архитектуру для разнесения вычислений на один или несколько CPU или GPU в настольных ПК, серверах и мобильных устройствах, позволяющую создавать распределённые системы машинного обучения на типовом оборудовании. Предоставляется простой программный интерфейс для построения моделей на языке Python и низкоуровневый интерфейс для языка С++, позволяющий управлять построением и выполнением вычислительных графов.
Источники
править
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.