十个值得一试的开源深度学习框架
Google开源了TensorFlow（），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。
无疑，来自Google军火库的TensorFlow必然是开源深度学习软件中的明星产品，登陆GitHub当天就成为最受关注的项目，当周获得评星数就轻松超过1万个。
对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注，首先我们推荐目前规模人气最高的TOP3：
一、。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Google今年早些时候发布的DeepDream项目（可以识别喵星人的人工智能神经网络）的基础。
二、。2008年诞生于蒙特利尔理工学院，Theano派生出了大量深度学习Python软件包，最著名的包括和。
三、。Torch诞生已经有十年之久，但是真正起势得益于去年Facebook开源了大量Torch的深度学习模块和扩展。Torch另外一个特殊之处是采用了不怎么流行的编程语言Lua（该语言曾被用来开发视频游戏）。
除了以上三个比较成熟知名的项目，还有很多有特色的深度学习开源框架也值得关注：
四。来自瑞士人工智能实验室IDSIA的一个非常发展前景很不错的深度学习软件包，Brainstorm能够处理上百层的超级深度神经网络——所谓的公路网络。
五、。来自一个日本的深度学习创业公司Preferred
Networks，今年6月发布的一个Python框架。Chainer的设计基于define by
run原则，也就是说，该网络在运行中动态定义，而不是在启动时定义，这里有Chainer的。
顾名思义，Deeplearning4j是”for
Java”的深度学习框架，也是首个商用级别的深度学习开源库。Deeplearning4j由创业公司Skymind于2014年6月发布，使用
Deeplearning4j的不乏埃森哲、雪弗兰、博斯咨询和IBM等明星企业。
DeepLearning4j是一个面向生产环境和商业应用的高成熟度深度学习开源库，可与Hadoop和Spark集成，即插即用，方便开发者在APP中快速集成深度学习功能，可应用于以下深度学习领域：
七、。是普林斯顿大学新推出的C++框架。该团队还提供了一个用于将Caffe模型转化成语Marvin兼容的模式。
八、。这是斯坦福大学博士生Andrej
Karpathy开发浏览器插件，基于万能的JavaScript可以在你的游览器中训练神经网络。Karpathy还写了一个ConvNetJS的入门教程，以及一个简洁的浏览器。
九、。出自CXXNet、Minerva、Purine等项目的开发者之手，主要用C++编写。MXNet强调提高内存使用的效率，甚至能在智能手机上运行诸如图像识别等任务。
十、。由创业公司Nervana
Systems于今年五月开源，在某些基准测试中，由Python和Sass开发的Neon的测试成绩甚至要优于Caffeine、Torch和谷歌的TensorFlow。
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「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题、谷歌升级开源深度学习系统 TensorFlow
「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题、谷歌升级开源深度学习系统 TensorFlow、Adobe 升级视频剪辑软件支持 VR......机器之心日报，精选一天前沿科技优质内容。
「1+1」都算错的芯片，却能解决最难的问题
DARPA 资助了一家芯片公司 Singular Computing，这家公司目前研发的新型计算芯片比较特殊，它的架构决定了无法进行准确的数学计算，比如说对「1+1」的计算结果可能是「2.01」或「1.98」。但正是这种模糊性让其可以处理一些对于计算机来说最困难的问题，比如说对视频的感知，以及处理一些来自真实世界的更加混乱的数据。真实世界的数据总是充满了各种噪音，因此采用近似计算可能会取得最佳结果。在识别图片中物体的模拟测试中，该方法对每一帧图像的处理速度比传统方法提升了 100 倍，并且能耗只有传统方法的 2%。公司联合创始人 Joseph Bates 表示，该芯片在高分辨率雷达成像、从立体照片中提取 3D 信息和深度学习方面将大有所为。
Google 升级开源深度学习系统 TensorFlow，已支持分布式计算
去年十一月 Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow，如今它迎来了重大更新——分布式版本，使得其搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架更有意义。TensorFlow 是 AlphaGo 的基础程序之一，后者曾因在人机围棋比赛中击败李世石名声大噪。此前 TensorFlow 只开源了 「单机版」，而非能够识别猫的 「分布式版本」。由于目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元（千亿级），因此便有了用到成千上万大型计算机（计算平台集群）来吸收数据对其进行自动分类的 「分布式深度学习系统。」
Adobe 将升级视频剪辑软件 Premiere，增加对 VR 的支持
Adobe 最近公布即将升级其核心视频编辑软件 Premiere Pro CC，增加对 360 度视频的支持，使得用户可以更方便地在 Premiere 中编辑 360 度视频。Premiere Pro 将新增一个适用于全景视频的 「视场」 模式，该模式可以模拟观看 VR 视频时，看到的看到的图像的某一部分。在输出视频时，也可以带上 VR 标记，使得全景视频播放器可以正确的识别出全景视频。
Adobe 尚未确定上述升级的具体发布日期，只说会在初夏的某个时候发布。此次关于全景视频的升级并不算大，但比较实用。Premiere 的用户量相当庞大，本次 Premiere 增加对 VR 的支持，以及之前，The Foundry 的视频合成软件 Nuke 也宣布了对全景视频合成的多项支持，这些工具软件不断增加对 VR 的支持，无疑会使 VR 的门槛进一步降低。
夏普机器人形手机将上市：能与人互动 售价超 1 万元
据国外媒体报道，夏普周四表示，将从 5 月 26 日开始发货人形智能手机 Robohon。这是一款目标远大的产品，尽管不一定能够大卖，但却指出了移动设备未来可能的发展方向。
这款机器人搭载 Android 系统，能完成各种基本功能，例如打电话、收发电子邮件，以及拍照和拍视频。此外，这款机器人还能通过简单的语音命令和舞蹈动作与用户互动。机器人集成了嵌入式投影仪，这款投影仪由夏普和美国的 Microvision 合作开发。
4 位不懂日语的工程师利用深度学习开发出日文识别软件
据彭博社报道，利用深度学习技术，4 名不懂日语的工程师开发出了一款日文手写识别软件。这表明了深度学习人工智能的潜力。来自东京创业公司 Reactive 的这些程序员开发的应用识别日语的准确率高达 98.66 %。尽管英文的手写识别对深度学习技术来说难度不大，但日文的手写识别情况完全不同。这是由于，日文中包含日本汉字，需要单独处理。日文中常用的汉字达到 2000 多个，而这些汉字往往有多个笔画。Reactive 的算法利用神经网络进行模式匹配，逼近最准确的结果。该公司用约 180 万个手写汉字对这一神经网络进行了训练。
德国将大力推广自动驾驶技术 立法提上日程
据德国媒体《明镜周刊》 4 月 13 日报道，为了增强自动驾驶系统的法律依据，德国联邦内阁已经通过交通部所提交的相关提案。在未来，电脑将会承担更多的驾驶任务。据悉，内阁已于周三通过了交通部长 Alexander Dobrindt 的提案，意在在德国推广自动驾驶系统。这意味着，电脑将独立承担额外的驾驶任务，但驾驶员可以在驾驶时选择终止该系统。
英特尔发布航空开发套件，可快速造出无人机
英特尔一直没有停止在计算领域的探索，目前科技领域已经越来越将焦点集中在了机器人和无人机这两个方向。就在今天 ，英特尔在深圳的信息技术峰会上发布了最新的机器人开发工具套件。除此之外，英特尔还发布了一个航空开发套件，官方声称利用这个航空开发套件可以快速造出无人机，这个航空套件内拥有一个 Atom x7 处理器，运行在 Linux 操作系统上，官方并没有给出这款套件的价格。
Pepper 将成为全球首位机器人学生
日前，日本早稻田福岛县的一所高中将迎来一位非常特殊的学生，它就是机器人 Pepper。这意味着 Pepper 将成为全球首个跟人类学生一起上课的机器人，看起来它全程还得站着听课。Pepper 说道：「我从来没想过会被一所人类学校录取。」并且它还表示将会努力学习。据了解，Pepper 具备了日语和英语两名语言能力，教师们则相信，有了 Pepper，学生们的学习积极性将会被调动起来。
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