深度學(xué)習(xí)技術(shù)將不斷研發(fā)，多家公司表示將進一步開發(fā)自己的深度學(xué)習(xí)技術(shù)芯片。

2015年，深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域發(fā)生了很多改變。除了技術(shù)上的突破，公司收購、投資交易和開源也是屢見不鮮，技術(shù)上的不斷進步，市場上的不斷繁榮，都讓這項智能技術(shù)發(fā)展的更加智能化。

深度學(xué)習(xí)依靠大規(guī)模的多層虛擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，幫助計算機識別抽象模式，雖然其原理比較簡單，但是在多組GPU上配置學(xué)習(xí)高效、運行迅速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是有一定的難度的。因為大量的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)往往是需要很多天的時間，如果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被調(diào)整，訓(xùn)練過程就需要進行重新調(diào)整。而很多創(chuàng)業(yè)公司提供相應(yīng)的人工智能技術(shù)，可以加速機器學(xué)習(xí)算法的性能，幫助機器適用于計算機的芯片組，讓算法發(fā)揮出最大的性能。

Nervana Systems是一家想加速深度學(xué)習(xí)技術(shù)普及的公司，它有自己的軟件庫，還計劃發(fā)布專為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研制的芯片，該公司曾為太陽微系統(tǒng)公司及高通設(shè)計芯片。目前，很多研究學(xué)習(xí)的大公司都開源了自己的軟件架構(gòu)和軟件庫，深度學(xué)習(xí)市場擴展和變化很快，而隨著技術(shù)的成熟和代碼更新，很多公司也會更容易自己建立優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

而像Google這樣的公司，今后將很可能會開發(fā)自己的深度學(xué)習(xí)計算機芯片等，預(yù)計未來的技術(shù)競爭還將延伸到不同的領(lǐng)域。

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