的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。同时，进一步强调未来的扩展性，在维持1.0版本的速度上进一步提高。
据ChrisBasoglu介绍，本次改版主要反映在5个方面:1.反对Kera2.慢的Halider二进制卷3.反对JavaAPI4.新的Nugettttttttttttter5.多漏洞修理这个工具包最初是2016年10月正式版今后，本周一，微软公司宣布该工具包已应用于产品。微软公司全球技术院士黄学东博士作出反应，MicrosoftCognitiveToolkit的1.0版本设计在微软公司内部，仅限于外部。因为本质上是内部工具，所以不反对。
也就是说，使用Python是当时最不受开发者欢迎的机械学习结构。最初，微软公司实施这个工具包的目的是构建语音识别系统，CognitiveToolkit在时间序列数据构建循环神经网络方面非常优秀。
通过这次改版，团队不仅改进了这个工具包在其他类型上的神经网络的性能，还为未来更好地扩大系统奠定了基础。朱博士向大家推荐了一个例子，理解工具的1.0版本只是在很多标准测试中的表现输给了其他竞争对手。
Keras是基于Phython结构的深刻自学算法，不受开发者欢迎，TensorFlow和Theano获得反对，当时的1.0版本不反对这个算法。2.0版本在性能发展后，可以反对Keras，开发人员不仅可以将基于Keras的现有应用程序带回CognitiveToolkit，还可以大幅度提高速度。据黄学东报道，CognitiveToolkit2.0的速度已经超过了竞争对手的3倍。
另外，2.0版本还包括用作模型评价的Java语言和一部分可用作训练模型的新工具，利用这个功能，训练的模型可以在一些低消耗设备上运营。黄学东回答说，这个工具包现在在微软公司内部普遍使用。公司内部的部门也用于CognitiveToolkit。我们将借此建立AI社区。
当然，Microsoft，CognitiveToolkit还不能解决所有问题。像谷歌、Facebook和其他公司一样，微软公司也希望通过机器学习生态环绕工具来构建更好的解决方案。微软公司应对，理解工具是经过多年测试的平台，限于很多内部AI系统，其中包括Cortana语音助手，因此其训练模型的速度也比竞争对手慢。
谈到MicrosoftCognitiveToolkit的未来，黄学冬的反应，现在很难说3.0版本没有什么功能。AI和深度自学两个领域的发展非常缓慢，我们能做的最坏的事情是大大适应环境、回报和改良。但是，我们唯一能保证的是保持CognitiveToolkit的优秀性能。
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