对机器学习和人工智能的需求呈指数级增长，相关社区也因此增加，促进了一些AI框架的发展，这些框架使得学习AI变得更加容易。
近日，微软在其官方博客上撰文宣布全面开源 Microsoft Cognitive Toolkit 2.0，该版本版本包含了 beta 版本以来的数百个新功能，简化了深度学习流程，可在更广泛的人工智能生态系统之中实现无缝整合；此外它还支持 Keras、Jav
微软昨天宣布其认知工具包 2.0 版从 beta 版进入了正式版，该工具包可以帮助公司大规模部署深度学习。CNTK 是一个可帮助公司加速图像和语音处理的深度学习工具，在这次更新中，CNTK 即可被公司内部使用，也可以被部署在带有 Azure GPU 的云上
尽管人工智能（AI ）已经存在很长时间了，但因为这一领域取得的巨大进步，它最近成为了一个流行词。AI 曾被认为是狂热爱好者和天才的专属领域，但由于各种库和框架的蓬勃发展，它慢慢成为了一个不那么排外的 IT 领域，并吸引了大量的人才投入其中。在本文中，我们将
虽然它的名字与Visual Studio相近，但前者是代码编辑器，后者是集成开发环境并且目前只运行在Windows上。CNTK可适用于64位的Linux和Window，于2015年4月开源。通过重新使用Objective-C代码和iOS API，配以Win
据CNBC报道，微软虽然还在继续维护其开源的认知工具包CNTK，但在最近几个月里，该公司改变了方向，选择与Facebook更紧密地合作，为PyTorch的开发贡献代码。TensorFlow 是目前最受欢迎的深度学习平台，于2015年由 Google 开源。
本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN
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