微软透过GitHub释出深度学习套件CNTK

微软周一（1/25）于开源专案平台GitHub上释出了运算网络套件（Computational Network Toolkit，CNTK），这是一个企图以机器来模拟人脑运作、透过有向图将神经网络描绘成一系列运算步骤的深度学习工具包，为近来颇受欢迎的人工智能技术。

该专案最初是由微软的首席语言科学家Xuedong Huang所研发，当时他的团队正致力于让电脑了解语言，因而打造了CNTK。在内部测试中，他们发现CNTK具备更好的通讯能力，所以在建立语言及图像辨识的深入学习模型上的效果优于市场上其他4款知名的开源运算套件。

微软用来比较的深度学习运算套件包括来自Google的TensorFlow、历史悠久的Torch 7、被广泛应用的Caffe，以及Theano。

Huang自夸地说，CNTK套件比他们所曾看到的任何套件都还有效。微软首席开发经理Chris Basoglu指出，CNTK的好处之一在于它除了适用于预算拮据的单一电脑研究外，也能建立基于GPU电脑的大型丛集。

其实微软在去年4月就曾释出CNTK的源代码，但那时该专案还是由微软旗下的Codeplex代管，主要供学术研究使用，采用较严苛的开放源码授权，移放到GitHub代表任何有兴趣的开发人员都能存取，可应用在深度学习与处理大量资料上。