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GoogleBrain陈智峰:寻找外行星、保护动物……没有什么是TensorFlow不能做的|华体汇登录

来源:华体汇登录 发布时间:2021-09-11 次浏览

本文摘要:深度自学的软件系统终于在2015年10月引领我们走向开源的TensorFlow,希望能进一步推动深度自学的应用和研究。

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深度自学的软件系统终于在2015年10月引领我们走向开源的TensorFlow,希望能进一步推动深度自学的应用和研究。什么是张量流?TensorFlow已经演变成一个非常原始的深度自主学习软件的开放平台。比如反对CPU和GPU混合搭建的数据中心训练平台,也反对数据中心训练出来的好模型,可以方便的部署到不同的移动终端进行应用。

它可以反对类似谷歌自主开发的定制TPU处理器的多平台反对。我们真的可以帮助最少的用户,并将其应用到场景中。

同时,我们也非常感谢业内很多同行对我们的反对。例如,美国的英特尔和英伟达正在帮助我们优化TensorFlow在各自硬件上的性能。反对多个硬件平台是基础。

TensorFlow还有一个目标,就是帮助尽可能多的开发者,一起使用深度自学技术,让广大用户都能从这种能力中受益。基于这种想法,TensorFlow仍然极力主张反对多个程序员的R&D环境。

例如,开发人员可以在主要的R&D环境中使用张量流。TensorFlow能做什么?TensorFlow在我们公司的应用非常全面完整。

比如,TensorFlow长期帮助谷歌的核心业务(搜索和广告),实施深度自学的模式,并在核心业务中体现他们的表现。TensorFlow训练模型中也使用了垃圾邮件过滤器,Android应用推荐中也推出了TensorFlow模型。很多TensorFlow应用都是在后台再次发生,大部分用户可能会有不必要的体验。

这里推荐几个移动端的例子来说明深度自学,但是已经影响了上千用户。比如最新版本的安卓手机减少了一个自拍电影功能,应用到深度自学训练的视觉模型中,可以非常精确的分离前景像素和背景像素,并分别对待,从而可以构建背景断脸的功能。

要搭建这个功能,传统上手机厂商要减少二次摄像头,并不会降低手机成本。同时,在现有用户已经获得的手机上实现这样的效果也不太容易。通过新的算法,可以构建一些过去可以非常便宜地构建的效果。语音处理和图像处理一样。

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语音处理是另一个被深度自学深深打动的领域。语音识别比图像处理更早地使用神经网络。在产品方面,智能音箱的主声近年来开始流行。

其中一个相当大的原因是深度自学算法大大降低了语音识别和语音分解的技术门槛。以前可能有20-50个博士团队完成任务。现在定制一个现有的iTunes模式,可以超过一定程度的效果。

标准化的机器学习框架可以帮助更多的开发人员开发适合他们特定场景的语音应用。再比如机器翻译。现在可以用手机拍照了。

手机软件可以自动识别图片中的单词,并将单词翻译成另一种声音。应用起来似乎很简单,但只是图像技术和机器翻译技术的自然融合。还好一年多前参加了Google,把过去的翻译系统升级为基于神经网络的系统。

从这些图片中我们可以看出,升级大大降低了机器翻译的错误率,一些语言之间的翻译完全可以超过人工翻译的效果。其他应用程序正在使用深度自学技术。我们不仅可以大大提高几种产品的功能和性能,还可以开发一些以前难以想象的新功能,比如邮件自动恢复功能。Android上的邮件软件可以分析用户的邮件。

比如你今天早上收到朋友的邮件,晚上想睡觉吗?在大多数情况下,只有三个可能的问题,例如,我会准时到达或抱歉我不在,或我有空。但是目前我们的邮箱并不会自动给你三个免费的选择,所以当你在路上看到邮箱的时候,一键就可以完成邮件恢复,极大的方便了用户在手机上处理邮件的效率。张量流在其他领域的应用。

通过我前面讲的很多应用实例,我们可以看到一个标准化的深度自学框架,可以帮助很多现有的互联网应用提高他的智力水平,但是我们也可以看到像TensorFlow这样的深度自学框架也可以在很多其他领域获得,比如我们在伦敦的同事。在过去的两年里,希望继续前进的AlphaGo将其工作归功于TensorFlow框架本身的帮助。

因为TensorFlow反对使用超大型计算机集群和最近的加速器,AlphaGo的团队可以更专注于算法研究。我们组有些人在做智能医疗工作。

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因为TensorFlow是一个标准化的框架,所以他们可以很容易地重视现有的图像识别模型或自然语言处理模型。对于具体的应用领域和数据,新的训练可以对你的模型进行微调,在检测视网膜恶性肿瘤的任务中可以超过95%的准确率,已经达到普通眼科医生准确率的91%。在自动驾驶方面,我们AlphaWaymo的同事也在使用TensorFlow不断完善他们的自动驾驶系统的深度模型,包括路况的分割和雷达信号的处理。

我们特别难过的是,通过开放TensorFlow作为开源,我们知道使用深度自学技术的门槛已经大大降低了。这两年我们看到了很多与互联网无关的行业,也开始尝试使用深度自学的技术和方法。

比如这家公司是一家婴儿食品制造公司,引进了TensorFlow训练的智能系统。该智能系统可以对婴儿食品的原料进行分类,更准确地避免一些烂苹果和香蕉,可以大大准确地控制婴儿食品的质量。我们也非常兴奋地看到张量流已经被用于计算机科学以外的科学研究。

比如上个月NASA公布了一个研究结果,NASA有一个开普勒计划,他们的科学家和我们的同事共同开发了一个张量流模型。开普勒计划本身的目的是通过望远镜连续仔细地观察太空中恒星的亮度变化,寻找太阳系以外的行星系统,最终找到另一颗适合人类居住的行星。目前,该计划已经积累了数百亿仔细观察的数据。几个月前,这个张量流模型帮助科学家在2500光年外的开普勒90星系中找到了第八颗行星。

人们不仅有云和星空,还可以回头看看我们的地球。在这个应用的例子中,澳大利亚科学家可以通过使用TensorFlow开发的图像识别模型,缓慢而准确地找到张海洋的数万张航拍照片中必须维护的大型海洋哺乳动物,如甜动物,即在澳大利亚附近照顾动物的海牛。类似于一些科学家,在语音处理技术中使用TensorFlow来维护鸟类,他们在丛林中安装了大量的麦克风来采集鸟类的声音,模型可以准确的估计出森林中的鸟类数量,这样就可以更准确的维护它们。

我们组的同事进行了一些有趣的应用。他们正试图利用深度自学的技术来构建音乐。有趣的是,这些音乐创作的音乐也得到专业DJ的认可。与国内公司的合作自从2015年TensorFlow开通以来,我们还是希望能推出。

最近,我们开始加大对中国市场的反对力度。比如我们正在创建一个TensorFlow的中文网站,TensorFlow的开发者建立了一个缓慢而快速的增长。与此同时,我们看到多达1000人参与了TensorFlow这个非常活跃的社区的研发。

此外,我们的数据还显示,到目前为止,在全球180多个国家,各种用户已经在iTunes中购买了多达1000万次的TensorFlow开发包,这表明TensorFlow在研发中得到广泛应用。以前国内有一大批开发商一直关注TensorFlow。事实上,我们与许多中国公司建立了合作伙伴关系,并大力反对和帮助他们更好地使用张量流。

例如,在JD.COM建立了一个TensorFlow培训平台,用于开发与图像和自然语言相关的模型,并将其用于客户服务广告等领域。小米也在尝试类似的技术路线,反对其生态线上的各种类似应用。网易有道笔记和网易翻译成君也在TensorFlow的视觉和语言模型中使用。我们非常感谢我们的用户和合作伙伴匹配TensorFlow系统,TensorFlow也希望开发新的功能。

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去年我们开发了一个TensorFlow模型,预计更不利于前端研发,方便调试,反对更多的动态变化进入模型。这里,右边有一个非常结尾的节目。在这个节目中,每个人都应该表现出一种模式。

最重要的特点是,在前端程序流程中,更需要体现程序算法逻辑本身的过程,我们坚信这对较慢原型的开发调试不会有特别大的帮助。此外,TensorFlow过去一年的主要项目是TensorFlowLite模式,这是一个专门为移动和嵌入式应用场景设计的机器学习平台。

它的目标是期望部署机器在云中学习训练模型,并将其移动到移动终端,以便更简单高效地进行部署。最后,我们还在开发新一代深度自学硬件加速器TPU。

去年我们宣布了第二代处理器,可以超过180万亿浮点运算的性能,内存64gb。如果我们一起构建这样的处理器,并建立一个集群,我们估计这个集群可以轻松地跻身世界五大超级计算机之列。目前,我们正在内部产品研发中将其用于第二代TPU,并计划在不久的将来向公众开放。允许禁止发表的原创文章。

以下是发布通知。


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