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微软发力深度学习系统 抢占“智能角斗场”

2014-07-18 09:29 来源:电子信息网 作者:娣雾儿

各大科技巨头近来不约而同地发力“深度学习”领域。“深度学习”是现代科技产品背后的“引擎”,作为核心技术支撑着商业着应用,如网络搜索、机器翻译、产品设计和医学图像等,都带来了相当可观的经济价值。

现在,微软也加入了这个人工智能的“角斗场”。

一个月前,“Google大脑之父”在PingWest于旧金山举办的SYNC大会上提出。今天,微软的研究人员称,他们的深度学习系统——“Adam计划”取得了突破性的成果,技术更为成熟。据该研究人员介绍,在图片识别方面,这个系统不仅可以识别出指定的物品,还能够在该类目分类项下,进行更精确的识别。他将“Adam计划”和“Google大脑”进行了对比,在看完Youtube上关于猫的视频后,“Google大脑可以识别出猫,而Adam则可以识别出猫及猫的品种,并且使用的机器数量只有之前的三十分之一。

微软研究院主管Peter Lee博士表示,“Adam计划”寻找的并不是在模拟神经网络的规模上有所突破,而是构建方式上的改进。这些改进指的是:优化和微调了机器处理数据和机器间数据沟通的方式。当计算系统变得更为复杂时,每个部件之间都在同一时间传送信息—这件事会随着系统越来越庞大而越来越困难,而Adam系统允许了异步算法的存在。异步算法指的是将一个大的系统拆分为不同的部分,并且在分享和输出计算结果前允许他们分别独立运作,同时,在分享结果时各个部分的结果相互覆盖也没有问题。

威斯康辛大学计算机科学学院的研究者Feng Niu, Benjamin Recht等人的研究报告指出,在使用传统的随机梯度下降算法(SGD)来进行几个并行计算任务时,通常需要保证计算结果输出的同步,否则会引发数据冲突。但如果只是应用在小型计算系统里,首先,数据冲突的几率很低;其次,由于数据结果的写入往往是递增性的,每个部分输出和叠加只是顺序不同,因此即便发生冲突但计算结果通常都是一致的。这个在研究报告中被称为“Hogwild!”技术使得异步计算在深度学习系统中成为可能。

另外,微软的深度学习系统,不同于Google大脑采用GPU搭建的元件,而是使用造价更昂贵的CPU,这些机器由微软的Azure云服务系统提供支持。

微软 深度学习系统

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