2015 год был очень богат на события, связанные с нейросетевыми технологиями и машинным обучением. Особенно заметный прогресс показали сверточные и рекуррентные сети, подходящие для решения задач в области компьютерного зрения и распознавания речи. Многие крупные компании опубликовали на Github свои разработки, Google выпустил в свет [TensorFlow][1], Baidu — [warp-ctc][2]. Группа ученых из Microsoft Research тоже решила присоединиться к этой инициативе, выпустив [Computational Network Toolkit][3], набор инструментов для проектирования и тренировки сетей различного типа, которые можно использовать для распознавания образов, понимания речи, анализа текстов и многого другого. **И****нтригующим при этом является то, ****что эта сеть победила в конкурсе **[**ImageNet** **LSVR**** 2015**][4]** и является самой быстрой среди существующих конкурентов.** ![][5] [Читать дальше →][6]

[1]: https://github.com/tensorflow/tensorflow
[2]: https://github.com/baidu-research/warp-ctc
[3]: https://github.com/Microsoft/CNTK.git
[4]: http://image-net.org/challenges/LSVRC/2015/results
[5]: https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/4d8/169/f88/4d8169f88549625769aa6dc507ebd528.png
[6]: https://habrahabr.ru/post/275959/#habracut