北京時間1月17日午間消息，Facebook周五宣布開放部分深度學習技術的源代碼，以此推進整個行業的發展以及這項技術的普及。
深度學習已經成為機器學習領域最熱門的詞匯之一。這項技術是在吉奧夫-辛頓(Geoff Hinton)的努力下普及開來的，他目前任職于谷歌，之前還曾在微軟研究院工作。除此之外，Yann LeCun等計算機研究人員也都希望尋找更好的方式，幫助電腦學會識別物體和語音。
Facebook同樣在這一領域開展了一些工作。該公司周五宣布，將對圍繞Torch7機器學習計算架構開展的一些項目進行開源。Torch長期以來都是很多機器學習和人工智能項目的核心，不僅是學術界，就連谷歌、Twitter和英特爾等企業也都使用這一架構。
Facebook周五推出了一些優化工具，加快了基于Torch的深度學習項目的運行速度。其中一項允許開發者使用多個GPU平行訓練他們的網絡。另外一項改進則可以大幅加快“卷積神經網絡”的訓練速度，達到目前公布的最快代碼的23倍。卷積神經網絡是很多深度學習系統的核心所在。
另外，Facebook還額外推出了多款工具，為Torch的其他部分賦予更快的速度。其中部分比較溫和，但Facebook很多項目的速度都比默認工具快了3至10倍。
不過，真正重要的在于，深度學習技術正逐步在我們日常使用的很多軟件中發揮作用。
例如，Google+ Photos就使用這項技術幫助用戶尋找自己圖庫中的照片。在上周的CES上，英偉達也在主題演講中談到了如何利用深度學習幫助車載攝像頭對物體進行分類，從而推進無人駕駛汽車的研究。
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