Keras-はじめに
ディープラーニングは、機械学習フレームワークの主要なサブフィールドの1つです。機械学習は、人間の脳のモデルから着想を得たアルゴリズムの設計の研究です。ディープラーニングは、ロボット工学、人工知能（AI）、オーディオとビデオの認識、画像認識などのデータサイエンス分野で人気が高まっています。人工ニューラルネットワークは、深層学習の方法論の中核です。ディープラーニングは、Theano、TensorFlow、Caffe、Mxnetなどのさまざまなライブラリによってサポートされています。Kerasは、TensorFlow、Theanoなどの人気のあるディープラーニングライブラリの上に構築された、最も強力で使いやすいPythonライブラリの1つです。 、深層学習モデルを作成するため。
Kerasの概要
Kerasは、TensorFlow、Theano、Cognitive Toolkit（CNTK）などのオープンソースマシンライブラリ上で実行されます。Theanoは、高速な数値計算タスクに使用されるPythonライブラリです。TensorFlowは、ニューラルネットワークと深層学習モデルの作成に使用される最も有名な記号数学ライブラリです。TensorFlowは非常に柔軟性があり、主な利点は分散コンピューティングです。CNTKは、Microsoftによって開発されたディープラーニングフレームワークです。Python、C＃、C ++、スタンドアロンの機械学習ツールキットなどのライブラリを使用します。TheanoとTensorFlowは非常に強力なライブラリですが、ニューラルネットワークを作成するために理解するのは困難です。
Kerasは最小限の構造に基づいており、TensorFlowまたはTheanoに基づいてディープラーニングモデルを作成するためのクリーンで簡単な方法を提供します。Kerasは、ディープラーニングモデルをすばやく定義するように設計されています。そうですね、Kerasはディープラーニングアプリケーションに最適です。
特徴
Kerasは、さまざまな最適化手法を活用して、高レベルのニューラルネットワークAPIをより簡単でパフォーマンスの高いものにします。以下の機能をサポートします-
一貫性があり、シンプルで拡張可能なAPI。
最小限の構造-フリルなしで結果を簡単に達成できます。
複数のプラットフォームとバックエンドをサポートします。
これは、CPUとGPUの両方で実行されるユーザーフレンドリーなフレームワークです。
計算の高いスケーラビリティ。
利点
Kerasは非常に強力で動的なフレームワークであり、次の利点があります。
大規模なコミュニティサポート。
テストが簡単。
KerasニューラルネットワークはPythonで書かれているため、作業が簡単になります。
Kerasは、畳み込みネットワークとリカレントネットワークの両方をサポートしています。
深層学習モデルは個別のコンポーネントであるため、さまざまな方法で組み合わせることができます。