关于深度学习未来发展方向的6项预测
 深度学习是个复杂的概念，其中每项因素都不简单。

即使您身为已经熟练掌握人工神经网络基础知识的数据科学家，大家也需要时间了解加速卷积、复发、生成以及其它与多层深度学习算法规范相关的复杂概念。

而随着深度学习创新态势的升温，这一技术开始面临新的风险对于普通开发者而言，其过度复杂的特性导致我们即使深入研究也很难加以了解。

 但我个人对此倒是颇有信心，在我看来在这个十年结束时，深度学习业界将大大简化其功能交付方式，意味着普通开发者也能够理解并加以采用。

下面，我将与大家一同探讨关于深度学习未来发展方向的六项预测。

1.深度学习业界将采用一组核心标准化工具
 到这个十年结束时，深度学习业界将建立起一组核心标准化工具框架。

就目前而言，深度学习专家已经选定了一部分工具选项，其中大部分为开源项目。

最具人气的成果包括TensorFlow、BigDL、OpenDeep、Caffe、Theano、Torch以及MXNet。