1樓：公尺衙
相當於，把在伺服器上面做深度學習的成本，轉嫁給瀏覽器使用者了。
過去，深度學習要放在伺服器上面去做。這樣，就需要有非常好的運算能力。但是，如果改成在瀏覽器上面做深度學習，就相當於把成本分攤給使用者了。
使用者開啟乙個網頁，就算只有3秒的功夫，也能學習3秒。然後每秒都可以把學習的結果上傳到伺服器。這樣，學習出來的智慧型，都在伺服器上了，而學習本身的成本，則分攤給使用者。
真是太商人了！
2樓：linxi
deeplearn.js 是 PAIR 和谷歌大腦團隊開發出來的，可以在瀏覽器環境下訓練模型或者用訓練好的模型做推理。
之前的AI庫有 brain.js、Synaptic、Natural、ConvNetJS、mljs等等，分別是幾個神經網路、自然語言處理等的庫，其中最出名、最先進的是卷積神經網路庫 ConvNetJS，不過據它已經不再積極地維護了。現在前端搞AI又有新選擇了。
3樓：Mark
簡單看了一下，基於 WebGL 做的。
初步感覺有點四不像，畢竟深度學習領域資料量一般需要很大才能相比於傳統方法有優勢，並且還需要多次迭代，計算量巨大。使用 WebGL 的 API 來模擬 CUDA 效率不會太高，瀏覽器中資料量不可能太大，深度學習在瀏覽器中執行價效比不高。（當然不排除 WebGL 會專門為機器學習領域優化，底層直接支援 CUDA 加速，但是現在看來八字還沒一撇那）
仔細一想，瀏覽器中可以執行深度學習，在教學，普及深度學習概念上或許還有點用處（畢竟門檻降低了，讓越來越多的人接觸，了解，使用深度學習）。
暫且認為他的最大的用武之處是推廣深度學習吧如果非要說還有什麼用處，大概就是配合前端資料視覺化演示深度學習過程吧
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