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weixin_39821526 2019-08-01 01:30:19
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2016年新年伊始,百度硅谷实验室向 GitHub上传了 Warp-CTC C 代码库,并在一篇博客文章中鼓励开发者使用这些代码。据悉,CTC 代码结合了多个不同的神经网络设计,以处理不完美的数据集,并采用更复杂的数据模式,同时百度也在 CTC 的基础上开发了自己的系统。百度表示,Warp-CTC所需的存储空间较小,比普通 CTC 速度快数百倍。有业内人士认为,百度这么做是因为谷歌在去年11月开源了 TensorFlow 软件,而 Faceboo k也于去年12月公开了Big Sur人工智能硬件架构。百度担心,如果开发者开始学习竞争对手的技术,那么该公司将会落后WARP-CTC 是百度硅谷 AI 研究所 (SVAIL) 开源的百度关键人工智能 (AI) 软件。   connectionist temporal classification (CTC) 方法可以追溯到 2006 年,在 Swiss AI 研究所 IDSIA 论文上有记载。 百度研究所开发的 WARP-CTC 就基于 CTC 方案,但是改进了其自身的语音识别功能。GPU 性能基准测试基于单个 NVIDIA Titan X GPUT=150, L=40, A=28warp-ctcEesenTheanoN=13.1 ms.5 ms67 msN=163.2 ms6  ms94 msN=323.2 ms12 ms119 msN=643.3 ms24 ms153 msN=1283.5 ms49 ms231 msT=150, L=20, A=5000warp-ctcEesenTheanoN=17 ms40   ms120 msN=169 ms619  ms385 msN=3211 ms1238 ms665 msN=6416 ms2475 ms1100 msN=12823 ms4950 ms2100 msCPU 性能基准测试基于 2 个 Intel E5-2660 v3 处理器T=150, L=40, A=28warp-ctcEesenTheanoN=12.6 ms--15 msN=163.4 ms--180 msN=323.9 ms--375 msN=646.6 ms--700 msN=12812.2 ms--1340 msT=150, L=20, A=5000warp-ctcEesenTheanoN=121 ms--850 msN=1637 ms--10800 msN=3254 ms--22000 msN=64101 ms--42000 msN=128184 ms--86000 ms 标签:百度开源  人工智能

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