机器学习开源盛宴：来自Google、三星、微软、Princeton的贡献

1.来自Google的TensorFlow

TensorFlow是Google用于研究深层神经网络技术，以及对相关产品做机器学习训练的新一代深度学习系统，日前以Apache 2.0许可开源。

Google开源TensorFlow系统，这背后都有什么门道？

详情： http://geek.csdn.net/news/detail/42978

官网： http://tensorflow.org/

DMLC项目核心开发者陈天奇的解读：

今天Google开源了新一代深度学习引擎TensorFlow。本文解释了一些TF里面我觉得可以从系统方面值得看的地方。 http://t.cn/RUpdqRw

2：来自三星的Veles（信息来自@网路冷眼）

三星开源快速深度学习应用程序开发分布式平台Veles。Written on Python, uses OpenCL or CUDA, employs Flow-Based Programming, under Apache 2.0.

官网： https://velesnet.ml/

口号：You change parameters. Veles takes the rest.

源代码GitHub托管地址： https://github.com/samsung/veles

3.MSRA的DMTK

微软亚洲研究院刚通过GitHub开源的分布式机器学习工具包(DMTK），旨在面对超大规模数据，灵活稳定的训练大规模机器学习模型。DMTK提供了丰富且易用的API接口，能充分降低分布式机器学习门槛。

• 微软亚洲研究院开源分布式机器学习工具包

当前版本的工具包包括三个部分：1．DMTK分布式机器学习框架（参数服务器+客户软件开发包SDK）；2．LightLDA（用于训练主题模型的高效算法）；3，分布式词向量。DMTK还将在未来的版本中提供更多的功能和算法.

详情： http://www.msra.cn/zh-cn/research/release/dmtk.aspx

官网： http://www.dmtk.io/

源代码GitHub托管地址： https://github.com/Microsoft/DMTK

4.来自Princeton Vision Group的Marvin（信息来自@张锐亮hkust）

Princeton Vision Group也把他们的深度学习库开源了。

Marvin is a GPU-only neural network framework made with simplicity, hackability, speed, memory consumption, and high dimensional data in mind.

Marvin was born to be hacked, relying on few dependencies and basic C++. All code lives in two files (marvin.hpp and marvin.cu) and all numbers take up two bytes (FP16).

官网： http://marvin.is/

源代码GitHub托管地址： https://github.com/PrincetonVision/marvin

End.