Keras - Wprowadzenie
Uczenie głębokie to jedna z głównych dziedzin struktury uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe to nauka projektowania algorytmów zainspirowana modelem ludzkiego mózgu. Uczenie głębokie staje się coraz bardziej popularne w dziedzinach nauki o danych, takich jak robotyka, sztuczna inteligencja (AI), rozpoznawanie audio i wideo oraz rozpoznawanie obrazu. Sztuczna sieć neuronowa jest rdzeniem metodologii głębokiego uczenia się. Głębokie uczenie jest obsługiwane przez różne biblioteki, takie jak Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet itp., Keras to jedna z najpotężniejszych i najłatwiejszych w użyciu bibliotek Pythona, która jest zbudowana na podstawie popularnych bibliotek głębokiego uczenia, takich jak TensorFlow, Theano itp. do tworzenia modeli uczenia głębokiego.
Przegląd Keras
Keras działa na bibliotekach maszynowych typu open source, takich jak TensorFlow, Theano czy Cognitive Toolkit (CNTK). Theano to biblioteka Pythona używana do szybkich zadań obliczeniowych. TensorFlow to najsłynniejsza biblioteka do matematyki symbolicznej używana do tworzenia sieci neuronowych i modeli uczenia głębokiego. TensorFlow jest bardzo elastyczny, a jego podstawową zaletą jest przetwarzanie rozproszone. CNTK to platforma głębokiego uczenia opracowana przez firmę Microsoft. Korzysta z bibliotek, takich jak Python, C #, C ++ lub samodzielnych zestawów narzędzi do uczenia maszynowego. Theano i TensorFlow to bardzo rozbudowane biblioteki, ale trudne do zrozumienia przy tworzeniu sieci neuronowych.
Keras opiera się na minimalnej strukturze, która zapewnia czysty i łatwy sposób tworzenia modeli głębokiego uczenia w oparciu o TensorFlow lub Theano. Keras jest przeznaczony do szybkiego definiowania modeli uczenia głębokiego. Cóż, Keras to optymalny wybór dla aplikacji do głębokiego uczenia się.
funkcje
Keras wykorzystuje różne techniki optymalizacji, aby interfejs API sieci neuronowych wysokiego poziomu był łatwiejszy i bardziej wydajny. Obsługuje następujące funkcje -
Spójne, proste i rozszerzalne API.
Minimalna struktura - łatwo osiągnąć efekt bez zbędnych dodatków.
Obsługuje wiele platform i backendów.
Jest to przyjazny dla użytkownika framework, który działa zarówno na CPU jak i GPU.
Wysoka skalowalność obliczeń.
Korzyści
Keras to bardzo potężna i dynamiczna platforma, która ma następujące zalety -
Większe wsparcie społeczności.
Łatwe do przetestowania.
Sieci neuronowe Keras są napisane w Pythonie, co upraszcza sprawę.
Keras obsługuje zarówno sieci konwolucyjne, jak i cykliczne.
Modele uczenia głębokiego są komponentami dyskretnymi, więc można je łączyć na wiele sposobów.