Керас - Введение
Глубокое обучение - одно из основных подразделов фреймворка машинного обучения. Машинное обучение - это исследование дизайна алгоритмов, основанное на модели человеческого мозга. Глубокое обучение становится все более популярным в таких областях науки о данных, как робототехника, искусственный интеллект (AI), распознавание аудио и видео, а также распознавание изображений. Искусственная нейронная сеть - это ядро методологий глубокого обучения. Глубокое обучение поддерживается различными библиотеками, такими как Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet и т. Д. Keras - одна из самых мощных и простых в использовании библиотек Python, которая построена на основе популярных библиотек глубокого обучения, таких как TensorFlow, Theano и т. Д. , для создания моделей глубокого обучения.
Обзор Кераса
Keras работает поверх компьютерных библиотек с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, Theano или Cognitive Toolkit (CNTK). Theano - это библиотека Python, используемая для задач быстрых численных вычислений. TensorFlow - самая известная символьная математическая библиотека, используемая для создания нейронных сетей и моделей глубокого обучения. TensorFlow очень гибкий, и основное преимущество - распределенные вычисления. CNTK - это среда глубокого обучения, разработанная Microsoft. Он использует такие библиотеки, как Python, C #, C ++ или автономные инструменты машинного обучения. Theano и TensorFlow - очень мощные библиотеки, но их сложно понять для создания нейронных сетей.
Keras основан на минимальной структуре, которая обеспечивает чистый и простой способ создания моделей глубокого обучения на основе TensorFlow или Theano. Keras предназначен для быстрого определения моделей глубокого обучения. Что ж, Keras - оптимальный выбор для приложений глубокого обучения.
Особенности
Keras использует различные методы оптимизации, чтобы сделать высокоуровневый API нейронной сети более простым и производительным. Он поддерживает следующие функции -
Последовательный, простой и расширяемый API.
Минимальная структура - легко добиться результата без особых изысков.
Он поддерживает несколько платформ и бэкендов.
Это удобный фреймворк, который работает как на CPU, так и на GPU.
Высокая масштабируемость вычислений.
Льготы
Keras - это очень мощный и динамичный фреймворк, который обладает следующими преимуществами:
Большая поддержка сообщества.
Легко проверить.
Нейронные сети Keras написаны на Python, что упрощает работу.
Keras поддерживает как свертку, так и рекуррентные сети.
Модели глубокого обучения - это отдельные компоненты, поэтому их можно комбинировать разными способами.