深度学习百花齐放 推动人工智能蓬勃发展
- 洪千惠
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近来人工智能被广泛用于各领域之中，如智能制造、网安、医疗等等，带给全球产业革命性的变化，而能有此杰出表现，背后正是仰赖机器学习、深度学习演算法的协助。市面上深度演算学习法不少，各种软件有其优点与独到之处，也成为推动人工智能应用范围扩大的重要推手。
在众多深度学习软件中，Caffe(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)是使用人数最多的方案，具备神经网络开发、构建过程简单的特性，不仅执行速度快，支持Windows、Linux等作业平台，加上以BSD授权方式开放原始码，所以产品稳定性相当高。
Caffe因支持许多不同类型的图像分类和图像分割，如CNN、RCNN、LSTM等等，所以被广泛用于学术研究项目之中，如视觉、语音和多媒体等等。如Yahoo便运用Caffe结合Apache Spark，发展出名为CaffeOnSpark分布式深度学习框架，而日前Facebook则宣布推出Caffe2，为开源社群提供高性能的机器学习工具，让更多人都可创造出智能应用程序和服务。
Theano
Theano是Python语言的数值计算库，是为深度学习中处理大型神经网络演算法所设计，且以独家研发的代码技术，可以彻底挖掘出CPU、GPU架构的效能，进行超快速的数据计算。不仅如此，该软件还能用于创建深度学习模型或包装库，以借此简化深度运算的程序，被认为是深度学习研究和开发的产业标准。
Theano是在BSD许可证下发布的一个开源项目，由蒙特娄大学负责开发与维护，其软件语法相对较为抽象，适合初学者用于一般软件开发之中，经常被应用在课堂上的教学之用，但并不代表其功能不够强悍，是大型密集型科学计算研究的首选工具。
Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit原名Computational Network Toolkit(CNTK)，随着微软推出2.0版本，该公司正式将其更名为Cognitive Toolkit，也透过开源方式在GitHub上发布，让更多人可享受到该软件的好处。新版本软件具有更强性能表现和学习能力，且在C++外更新增支持Python，尤其开发者可在Visual Studio开发环境中直接使用，而无需再额外运行Cognitive Toolkit脚本。
根据微软提供数据显示，Microsoft Cognitive Toolkit可在笔记本电脑上处理小量数据，亦能在大规模服务器平台上处理大量数据，且支持GPU运算功能，借此提升人工智能的处理速度，开发人员目前已可在Microsoft Azure云平台上使用Cognitive Toolkit。
Torch、Torchnet
为抢进人工智能市场，Facebook多年前便运用Lua语言开发Torch，而日前透过开源专案开放之后，以吸引许多专业人士使用。这套软件为深度机器学习提供了广泛的演算法，包含数据处理、机器学习训练与测试演算法等等，同时鼓励程序码再利用及模块化编程。至于Torchnet同样是以Lua语言撰写而成，可执行于传统x86芯片或GPU上，有助于大幅节省I/O的成本。
TensorFlow
TensorFlow是Google研发的第二代机器学习系统，拥有类似人类学习和推理的方法，是负责各种感知和语言理解任务的机器学习工具，目前被用于研究和负责Google旗下的商业产品，如语音识别、Gmail、Google相册和搜索，是维系Google运作的重要平台。这套软件支持多个CPU、GPU运算，且支持64位Linux、acOS桌面或服务器系统，以及Android、iOS平台。
