Keras - บทนำ

การเรียนรู้เชิงลึกเป็นหนึ่งในสาขาย่อยที่สำคัญของกรอบการเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้ของเครื่องคือการศึกษาการออกแบบอัลกอริทึมซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากแบบจำลองของสมองมนุษย์ การเรียนรู้เชิงลึกกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเช่นหุ่นยนต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) การจดจำเสียงและวิดีโอและการจดจำภาพ โครงข่ายประสาทเทียมเป็นหัวใจหลักของวิธีการเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้เชิงลึกได้รับการสนับสนุนโดยไลบรารีต่างๆเช่น Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet เป็นต้น Keras เป็นหนึ่งในไลบรารี python ที่ทรงพลังและใช้งานง่ายที่สุดซึ่งสร้างขึ้นจากไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยมเช่น TensorFlow, Theano เป็นต้น สำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก

ภาพรวมของ Keras

Keras ทำงานบนไลบรารีเครื่องโอเพนซอร์สเช่น TensorFlow, Theano หรือ Cognitive Toolkit (CNTK) Theano เป็นไลบรารี python ที่ใช้สำหรับงานคำนวณตัวเลขที่รวดเร็ว TensorFlow เป็นไลบรารีคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ที่มีชื่อเสียงที่สุดที่ใช้สำหรับการสร้างเครือข่ายประสาทเทียมและแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก TensorFlow มีความยืดหยุ่นมากและประโยชน์หลักคือคอมพิวเตอร์แบบกระจาย CNTK เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Microsoft ใช้ไลบรารีเช่น Python, C #, C ++ หรือชุดเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงแบบสแตนด์อโลน Theano และ TensorFlow เป็นไลบรารีที่ทรงพลังมาก แต่เข้าใจยากสำหรับการสร้างเครือข่ายประสาทเทียม

Keras ขึ้นอยู่กับโครงสร้างที่เรียบง่ายซึ่งเป็นวิธีที่ง่ายและสะอาดในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้ TensorFlow หรือ Theano Keras ออกแบบมาเพื่อกำหนดโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกอย่างรวดเร็ว Keras เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้เชิงลึก

คุณสมบัติ

Keras ใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆเพื่อทำให้ API เครือข่ายประสาทเทียมระดับสูงง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น รองรับคุณสมบัติดังต่อไปนี้ -

• API ที่สอดคล้องง่ายและขยายได้

• โครงสร้างน้อยที่สุด - ง่ายต่อการบรรลุผลโดยไม่ต้องหรูหราใด ๆ

• รองรับหลายแพลตฟอร์มและแบ็กเอนด์

• เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้งานง่ายซึ่งทำงานบนทั้ง CPU และ GPU

• ความสามารถในการคำนวณที่ปรับขนาดได้สูง

สิทธิประโยชน์

Keras เป็นเฟรมเวิร์กแบบไดนามิกที่ทรงพลังและมีข้อดีดังต่อไปนี้ -

• การสนับสนุนชุมชนที่ใหญ่ขึ้น

• ง่ายต่อการทดสอบ

• Keras Neural Network เขียนด้วย Python ซึ่งทำให้สิ่งต่างๆง่ายขึ้น

• Keras รองรับทั้ง Convolution และเครือข่ายที่เกิดซ้ำ

• โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนประกอบที่ไม่ต่อเนื่องดังนั้นคุณจึงสามารถรวมเข้าด้วยกันได้หลายวิธี