深度學習子領域  Google再推JAX

Google放任「特徵蔓延」,不斷擴充、膨脹功能性,導致產品比初始設計更複雜,由於機器學習領域進展飛快,而Google必須頻繁地更新框架以適應相關新工具,這樣的方式使得TensorFlow產品失焦,且逐漸變得使用者不友善。TensorFlow是 Google在2015年推出的相關深度學習的工具,它曾經是深受學界與業界歡迎的開源深度學習框架,然而 2016年Facebook推出PyTorch,廣邀使用社群合力提高易用性、產業應用場景也變得更多元,TensorFlow的聲量於是開始下滑。而目前汽車產業是PyTorch最強勢的應用場景之一。

示意圖:123RF

據了解,深度學習是關於機器學習技術的子領域,藉由運用多層次的神經網路,自動化較複雜的電腦運算任務。TensorFlow當年問世時人氣直線上升,知名企業如Uber、Airbnb,都在初期就選用TensorFlow作為複雜專案的執行框架。而Facebook旗下的 AI 研究實驗室也在2018年推出PyTorch完整版,和TensorFlow 一樣,PyTorch使用之程式語言也是機器學習專家所愛用的 Python,只不過後者對於開源社群更加重視。儘管Google貌似從TensorFlow產品學到不少經驗,但究竟能否藉由開發JAX重回機器學習框架首選的寶座。

對此,為了不想讓 PyTorch專美於前,Google也正潛心研發另一款機器學習框架,並將之命名為JAX,外界認為 JAX 即將成為TensorFlow的繼任者,預計 Google 旗下的其餘組織,很快也將跟上這股風潮,未來幾年改變內部開發軟體的方法,並成為機器學習產品的使用框架。(記者/宋柏瑜)

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