В основу WARP-CTC легла нейросетевая темпоральная классификация (Connectionist Temporal Classification, СТС), впервые задокументированная в 2006 году. Проект был призван улучшить технологии распознавания речи Baidu.
«Мы хотим внести свой вклад в развитие технологий Deep Learning, и поделиться с сообществом важной частью созданного нами кода. Мы выявили, что доступные реализации CTC обычно требуют значительно большего объёма памяти и работают в десятки и даже сотни раз медленнее», - сообщается в блоге Baidu.
Напомним, что в ноябре 2015 года Google предоставил доступ всем разработчикам к системе машинного обучения TensorFlow.
А в декабре Facebook опубликовал концепцию сервера, созданного специально для работы с новейшими алгоритмами искусственного интеллекта. Эта машина под кодовым названием Big Sur снабжена огромным количеством графических процессоров, которые отлично подходят для глубинного обучения.