深度學習百花齊放 推動人工智慧蓬勃發展
- 洪千惠
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近來人工智慧被廣泛用於各領域之中，如智慧製造、資安、醫療等等，帶給全球產業革命性的變化，而能有此傑出表現，背後正是仰賴機器學習、深度學習演算法的協助。市面上深度演算學習法不少，各種軟體有其優點與獨到之處，也成為推動人工智慧應用範圍擴大的重要推手。
在眾多深度學習軟體中，Caffe(Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding)是使用人數最多的方案，具備神經網絡開發、構建過程簡單的特性，不僅執行速度快，支援Windows、Linux等作業平臺，加上以BSD授權方式開放原始碼，所以產品穩定性相當高。
Caffe因支持許多不同類型的圖像分類和圖像分割，如CNN、RCNN、LSTM等等，所以被廣泛用於學術研究項目之中，如視覺、語音和多媒體等等。如Yahoo便運用Caffe結合Apache Spark，發展出名為CaffeOnSpark分佈式深度學習框架，而日前Facebook則宣布推出Caffe2，為開源社群提供高性能的機器學習工具，讓更多人都可創造出智慧應用程序和服務。
Theano
Theano是Python語言的數值計算庫，是為深度學習中處理大型神經網絡演算法所設計，且以獨家研發的代碼技術，可以徹底挖掘出CPU、GPU架構的效能，進行超快速的資料計算。不僅如此，該軟體還能用於創建深度學習模型或包裝庫，以藉此簡化深度運算的程序，被認為是深度學習研究和開發的產業標準。
Theano是在BSD許可證下發布的一個開源項目，由蒙特婁大學負責開發與維護，其軟體語法相對較為抽象，適合初學者用於一般軟體開發之中，經常被應用在課堂上的教學之用，但並不代表其功能不夠強悍，是大型密集型科學計算研究的首選工具。
Microsoft Cognitive Toolkit
Microsoft Cognitive Toolkit原名Computational Network Toolkit(CNTK)，隨著微軟推出2.0版本，該公司正式將其更名為Cognitive Toolkit，也透過開源方式在GitHub上發布，讓更多人可享受到該軟體的好處。新版本軟體具有更強性能表現和學習能力，且在C++外更新增支援Python，尤其開發者可在Visual Studio開發環境中直接使用，而無需再額外運行Cognitive Toolkit腳本。
根據微軟提供資料顯示，Microsoft Cognitive Toolkit可在筆記型電腦上處理小量資料，亦能在大規模伺服器平台上處理大量資料，且支援GPU運算功能，藉此提升人工智慧的處理速度，開發人員目前已可在Microsoft Azure雲平台上使用Cognitive Toolkit。
Torch、Torchnet
為搶進人工智慧市場，Facebook多年前便運用Lua語言開發Torch，而日前透過開源專案開放之後，以吸引許多專業人士使用。這套軟體為深度機器學習提供了廣泛的演算法，包含資料處理、機器學習訓練與測試演算法等等，同時鼓勵程式碼再利用及模組化編程。至於Torchnet同樣是以Lua語言撰寫而成，可執行於傳統x86晶片或GPU上，有助於大幅節省I/O的成本。
TensorFlow
TensorFlow是Google研發的第二代機器學習系統，擁有類似人類學習和推理的方法，是負責各種感知和語言理解任務的機器學習工具，目前被用於研究和負責Google旗下的商業產品，如語音識別、Gmail、Google相冊和搜索，是維繫Google運作的重要平台。這套軟體支援多個CPU、GPU運算，且支援64位Linux、acOS桌面或伺服器系統，以及Android、iOS平台。
