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摘要：微軟今天開源微軟認知工具包的升級版本，升級版。他同時也是微軟認知工具包的關鍵架構師。微軟的認知工具包代表了微軟與英偉達緊密的合作，共同推動深度學習社區的進步，英偉達加速計算部門總經理說。微軟認知工具包可在多個上運行，其中包括的產品。
微軟今天開源微軟認知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升級版本，CNTK 升級版。本次升級較大的亮點在于增加了 Python 綁定。另外，新版本工具包跨服務器處理能力也得到了提升，能有效加快處理速度，并支持增強學習的實踐。
亮點：
CNTK 現在支持全新的C++ 和 Python APIs
提供新的Python例子和課程
支持快速的R-CNN算法
CNTK Evaluation 數據庫有改進，其中包括支持CNTK APIs
微軟剛剛開源了微軟認知工具包（Microsoft Cognitive Toolkit）的升級版本，這是一個為深度學習設計的系統，可在例如語音和圖形識別和搜索等基于CPU 和英偉達GPU的相關領域提升處理速度。
開源地址：https://github.com/Microsoft/CNTK/wiki/CNTK_2_0_beta_1_Release_Notes
這一工具包此前被稱為CNTK，最早由希望能更快和更高效地開展研究的微軟計算機科學家開發。在開發之后不久，這一工具包就迅速地超越了語音的范圍，并演變成為面向客戶的產品，其中包括領先的國際家電制造商和微軟的旗艦產品，他們有大量的深度學習任務需要處理。
支持 Python 讓工具包是語音擴展到C++之外，靈活性更好。C++“對于真正的程序員來說很好用”，微軟語音方面的首席科學家Huang XueDong 說，但是“我們的任務非常簡單：實現AI的普及”，不僅對網頁開發在，還有不同的學科，甚至是社會學家。支持Python 將會提供可擴展性、靈活性和表現力。
Frank Seide
“我們已經把CNTK從一個研究工具變成了能在產品中配置的東西”，微軟人工智能與研究中心的首席研究員Frank Seide 說。他同時也是微軟認知工具包的關鍵架構師。
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版的工具包現在已經在Github 上開源，其中包括了一些新的功能，能讓開發者使用Python 或者C++ 編程語言。有了新的版本，研究者還可以展開另一種類型的人工智能研究——增強學習。
最終，工具包在性能后是那個要比舊的版本好很多。同時也比其他工具包更快，尤其是在多臺機器上處理較大數據集的情況下。這種類型的大規模部署對于多GPU上的深度學習是不可或缺的，也是開發消費產品和專業產品的必需。
加速研究突破的利器
這對于加速研究突破也起到了關鍵作用。上周，微軟人工智能與研究中心宣布，他們首次創造了一種在對話中識別詞語的技術，能達到人類水平。團隊認為，微軟認知工具包大幅地提升了速度，所以他們能獲得這一里程碑式的突破。
開發了微軟認知工具包的團隊說，相比其他的深度學習工具包，在多服務器間運行的能力是一大進步。在開始處理更大型的數據集時，這一工具包開源獲得次最優的性能和準確度。微軟認知工具包還包含了一些內部的算法，用于將這樣的計算消耗降到較低。
Chirs Basoglu
“使用微軟認知工具包的一個關鍵理由是，它能在多GPU 和大數據集多臺機器間有效地擴展，”微軟工程經理合伙人Chris Basoglu 說。他在這一工具的開放上扮演了關鍵的角色。
微軟的認知工具包能夠簡單地處理數據，從相對較小的到非常非常大的都可以，只需要使用一臺筆記本電腦或者數據中心的一系列計算機。它能在使用傳統的CPU或者GPU的計算機上使用，這些計算機此前主要與以圖處理為主的游戲相關，但是，后來被證明在運行深度學習所需要的算法上也非常有效。
“微軟的認知工具包代表了微軟與英偉達緊密的合作，共同推動深度學習社區的進步”，英偉達加速計算部門總經理Ian Buck 說。與此前的版本相比，在英偉達 DGX-1 上擴展到8個Pascal GPU時，性能獲得幾乎兩倍的提升。
微軟認知工具包可在多個GPU上運行，其中包括Azure 的GPU產品。這一工具包已經經過優化，可以更好地利用英偉達的硬件和Azure的網絡能力，這也是Azure所提供的服務之一。
AI和AI工具的共享普及
當下，從小的創業公司到大型的科技公司，都在尋求在例如語音理解和圖像識別等方面使用深度學習的可能性。微軟選擇在這個時候開源這一工具包。
廣義上講，深度學習是一種人工智能技術。 由開發者和研究者使用大量的數據，也就是所謂的訓練數據集來教計算機系統從輸入，比如圖像或聲音中識別模型。
比如，一個深度學習系統能被填入一個訓練集，其中展示了所有水果和蔬菜的類型圖片，然后，系統就能自己學會識別水果或蔬菜的突破。數據越多，系統就會越好，所以，每次它遇到一個新的，比如奇形怪狀的茄子或者蘋果，它就能修正算法，變得更加準確。
在使用微軟認知工具包來訓練聲音聲學模型的例子中，隨著越多的數據進入模型中，其轉化的準確率就越高。
這種類型的成就并不僅僅是研究上的里程碑。深度學習上的進步，其中部分是由于計算功耗上的進步，我們現在能夠擁有一些消費級的產品，比如Skype翻譯，它能識別語音并提供實時的聲音翻譯；比如Cotana數字助理，它能理解你的話，幫助你搜索機票和提醒日程等等。
更具靈活性、適應更復雜的工作 ?
最初開發這個工具包時，Basoglu說他們考慮到許多開發者沒法或不想寫大量代碼，因此，他們創建了一個自定義系統，讓開發者可以輕松為深度學習配置自己的系統，不需要額外進行編碼。 但是，隨著系統越來越受歡迎，來自開發者的反饋顯示他們想要將自己的Python或C ++代碼與工具包的深度學習能力相結合。 還有來自研究人員的反饋說他們想用這個工具包來做增強學習研究。
增強學習是使用代理通過大量的實驗和試錯來學習做某件事情的正確方式——例如在房間中找路，或生成一個句子。這種研究可能最終達到系統可以自主做出復雜決策的真正的人工智能。新版本的工具包也為開發者增加了這個功能。
語音之外的應用
雖然微軟認知工具包最初是為語音研究者開發的，它也可以有更廣泛的用途。例如，Libherr公司在用它實行簡單健康的生活方式。該公司在用戶冰箱中裝置攝像頭，這些攝像頭不只會拍攝圖像，它們能夠識別冰箱中的每一樣食物并且能自動綜合這些信息形成一個購物清單。
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未來，這項技術將有助于引導健康的購物和餐飲計劃。儲藏室的各種東西也可以使用具有對象識別功能的攝像頭來記錄并監控。這能幫助消費者避免浪費食物，讓生活更簡單舒適。
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Bing搜索團隊也使用該工具包來發現搜索詞中潛在或隱藏的關系，以提供更好的搜索結果。例如，用戶搜索“怎樣做蘋果派？”時，他們其實是在搜尋“食譜”，雖然搜索詞中完全沒有“食譜”這個詞。深度學習系統可以經由訓練自動發現這種關系。沒有深度學習系統的話，就需要工程師人工輸入這樣一條規則。
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微軟也將繼續使用該認知工具包提升語音識別能力。微軟語音服務的Yifan Gong（principal applied science manager）說，他們已經使用該工具包開發準確率更高的聲學模型用于微軟產品，包括Windows和Skype翻譯器。Gong說他們的團隊使用該工具包開發新的深度學習架構，包括使用長短期記憶人工神經網絡（LSTM）技術，使語音識別的結果更準確。
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這些改進將能夠讓微軟的系統更好地理解用戶試圖說什么，即使用戶是在聚會、高速公路或者開放式辦公室這些嘈雜的環境中發出語音命令或與Cortana交談。
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對用戶來說，顯然好處多多。Gong說：“語音識別的準確率更高的話，就不必總是重復說話。
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