本文摘要：。

同时，它还更进一步特别强调了未来的扩展性，并在维持1.0版本的速度之上展开了提高。据Chris Basoglu讲解，此次改版主要反映在5个方面：1.反对 Keras2.很慢的 Halide 二进制卷曲3.反对 Java API4.新的 NuGet 软件包集5.多漏洞修缮该工具包最初于2016年10月发售正式版，自那以后，团队就仍然正处于测试阶段。

以后本周一，微软公司再一宣告该工具包早已可以应用于产品上。微软公司全球技术院士黄学东博士回应回应，Microsoft Cognitive Toolkit的1.0版本只不过相当大程度上是设计给微软公司内部用于的，然后再行将其限于于外部。因为它本质上是一个内部工具，所以也不反对 Python ，即使 Python 是当时最不受开发者青睐的机器学习架构。

最初，微软公司实行这一工具包的目的在于建构语音识别系统，所以Cognitive Toolkit 在通过时间序列数据建构循环神经网络方面展现出十分杰出。通过这次改版，团队不仅改良了该工具包在其他类型上的神经网络的性能，而且从将来来看也能更佳地为拓展系统奠下基础。朱博士给大家荐了个例子，理解工具的1.0版本只不过在很多标准测试中的展现出都要败于其他竞争对手。

而Keras是一种基于Phython架构的深度自学算法，甚广不受开发者青睐，并由TensorFlow和 Theano 获取反对，当时1.0版本并不反对这一算法。2.0版本在性能拓展之后，早已可以反对Keras，开发者不仅可以精彩地将现有的基于Keras的应用程序带回Cognitive Toolkit上，而且在速度上也有相当大的提高。

据黄学东回应，Cognitive Toolkit 2.0 的速度早已超过竞争对手的3倍。此外，2.0版本还包括用作模型评估的Java语言，和一部分可用作训练模型的新工具，利用该功能，经过训练的模型就可以在一些低耗设备上运营，比如智能手机。黄学东回应，该工具包目前已在微软公司内部普遍用于。

“公司内部的一些部门也在用于Cognitive Toolkit。我们将借其建构AI社区。当然，Microsoft Cognitive Toolkit还无法解决问题所有问题。

”像谷歌、Facebook和其他公司一样，微软公司也以期通过机器学习生态环绕工具包建构更好的解决方案。微软公司回应，该理解工具是一个经过长年测试的平台，可限于于大多数内部AI系统，其中也还包括Cortana语音助手，所以其训练模型的速度也要相比之下慢过竞争者。谈到Microsoft Cognitive Toolkit的未来，黄学冬回应，现在很难说3.0版本不会有哪些功能。

他回应：“AI和深度自学这两个领域发展十分较慢，我们能做到的最差事情就是大大适应环境、递归和改良。”“不过，我们唯一能保证的就是仍然维持Cognitive Toolkit的杰出性能。

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