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亞馬遜開放機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)源代碼:挑戰(zhàn)谷歌TensorFlow

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亞馬遜 在開源技術(shù)領(lǐng)域邁出了更大的步伐,宣布開放該公司的機器學(xué)習(xí)軟件DSSTNE的源代碼。
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北京時間5月17日上午消息, 亞馬遜 在開源技術(shù)領(lǐng)域邁出了更大的步伐,宣布開放該公司的機器學(xué)習(xí)軟件DSSTNE的源代碼。

這個***項目將與 谷歌 的TensorFlow競爭,后者已于去年開源。亞馬遜表示,在缺乏大量數(shù)據(jù)對機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)進行訓(xùn)練的情況下,DSSTNE表現(xiàn)優(yōu)異,而TensorFlow則擅長處理海量數(shù)據(jù)。

亞馬遜表示,DSSTNE的速度也快于TensorFlow。在數(shù)據(jù)量較少的情況下,其處理速度是后者的2.1倍。亞馬遜之所以開發(fā)這款軟件,是為了在其零售平臺上向用戶推薦商品。要實現(xiàn)這一功能,這就必須借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序的幫助,但亞馬遜進行推薦時未必總能掌握很多數(shù)據(jù)。

亞馬遜的系統(tǒng)之所以能夠?qū)崿F(xiàn)如此快的速度,部分源于它利用了多個GPU的性能。與其他深度學(xué)習(xí)開源軟件不同,DSSTNE可以在很多GPU之間分配任務(wù),而不會因此降低速度和準(zhǔn)度。

DSSTNE的常見問題解答板塊寫道:“這意味著只需要借助1000萬獨特商品便可提供建議,而無需借助數(shù)以億計的商品實現(xiàn)這一功能。要處理這種規(guī)模的問題,其他軟件需要利用CPU的計算性能來分析稀疏的數(shù)據(jù),導(dǎo)致性能降低了一個數(shù)量級,”

亞馬遜之所以開放這款軟件的源代碼,是希望機器學(xué)習(xí)不僅局限于語音和語言識別領(lǐng)域,而是可以擴大到搜索和推薦等功能中。

“我們希望世界各地的研究人員能夠共同改進它,”DSSTNE的常見問題解答板塊寫道,“但更重要的是,我們希望它能激勵更多領(lǐng)域的創(chuàng)新。”

開發(fā)者已經(jīng)可以根據(jù)Apache 2.0開源許可在GitHub上下載DSSTNE。

責(zé)任編輯:趙立京 來源: 新浪科技
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