我国人工智能发展需警惕深度学习框架“双缺”（10页）.pdf

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1、（一）深度学习框架是推动人工智能跨越发展的核心引擎深度学习是神经网络及其应用的统称，旨在将复杂的神经网络架构应用在数据建模上，从而带来前所未有的准确性，其已在计算机视觉、语音识别、无人驾驶等众多领域取得突破性进展。深度学习框架能够提供进行深度学习的底层架构、接口，以及大qRpRoMrMoPmQoPrMtMwPpO9PdN9PmOrRtRoPeRqQtMeRmMsQ6MoPrOxNsPrQuOmPoM- 3 -量神经网络模型，减少重复编程的时间和精力，提高深度学习效率。2012 年 Google Brain 项目通过使用深度学习，让系统自动学习并识别猫，激起了全球范围内研究深度学习的热潮。再如，

2、2016年 Google DeepMind 开发的基于深度学习的 AlphaGo 以 4:1 的总比分战胜了世界围棋冠军李世石，让人们对深度学习的认知跨越到一个新阶段。眼下，深度学习框架加应用场景已成为当今的主流发展模式，成为人工智能发展的基础和核心，也是人工智能向下一个阶段跨越的关键。（二）全球科技巨头是布局深度学习框架开发开源的主要力量作为人工智能实现跨越发展的重要突破口，深度学习框架引起了科技界、产业界的高度重视。全球科技巨头纷纷布局，目前该领域的主要竞争者有 Google、亚马逊、微软、Facebook 等，主流框架有 TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、CNT

3、K、MXNet、DL4J、DSSTNE、Paddle、Keras、Lasagne 等。其中，Google 开发并开源了分布式深度学习框架 TensorFlow，是理想的卷积神经网络和循环神经网络的实现工具，已应用于 Google 的搜索、邮件、语音助手、机器翻译等。类似的大型科技公司开发开源的框架还- 4 -有 Facebook 的 PyTorch、Torchnet、Caffe2，亚马逊的 DSSTNE、MXNet，微软的 CNTK 等，也是深度学习重要的研究工具和应用工具。特别是，大型科技公司通过开源的方式，一方面吸引了更多开发者，加快框架更新迭代的速度，另一方面也降低了开发门槛，吸引用户，扩大了深度学习的市场规模。基于 Google 强大的人工智能研究水平，TensorFlow 自开源以来，以优异的质量表现，迅速成为 GitHub 上最受欢迎的深度学习开源项目。

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