Keras - Giới thiệu

Học sâu là một trong những lĩnh vực chính của khuôn khổ học máy. Học máy là nghiên cứu thiết kế các thuật toán, lấy cảm hứng từ mô hình não người. Học sâu đang trở nên phổ biến hơn trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu như robot, trí tuệ nhân tạo (AI), nhận dạng âm thanh và video và nhận dạng hình ảnh. Mạng nơ-ron nhân tạo là cốt lõi của phương pháp học sâu. Học sâu được hỗ trợ bởi các thư viện khác nhau như Theano, TensorFlow, Caffe, Mxnet, v.v., Keras là một trong những thư viện python mạnh mẽ và dễ sử dụng nhất, được xây dựng trên các thư viện học sâu phổ biến như TensorFlow, Theano, v.v. , để tạo ra các mô hình học sâu.

Tổng quan về Keras

Keras chạy trên các thư viện máy mã nguồn mở như TensorFlow, Theano hoặc Bộ công cụ nhận thức (CNTK). Theano là một thư viện python được sử dụng cho các tác vụ tính toán số nhanh. TensorFlow là thư viện toán học biểu tượng nổi tiếng nhất được sử dụng để tạo mạng nơ-ron và mô hình học sâu. TensorFlow rất linh hoạt và lợi ích chính là tính toán phân tán. CNTK là khung học sâu được phát triển bởi Microsoft. Nó sử dụng các thư viện như Python, C #, C ++ hoặc các bộ công cụ học máy độc lập. Theano và TensorFlow là những thư viện rất mạnh nhưng khó hiểu để tạo mạng nơ-ron.

Keras dựa trên cấu trúc tối thiểu, cung cấp một cách dễ dàng và dễ dàng để tạo các mô hình học sâu dựa trên TensorFlow hoặc Theano. Keras được thiết kế để nhanh chóng xác định các mô hình học sâu. Chà, Keras là một lựa chọn tối ưu cho các ứng dụng học sâu.

Đặc trưng

Keras tận dụng các kỹ thuật tối ưu hóa khác nhau để làm cho API mạng thần kinh cấp cao dễ dàng hơn và hiệu quả hơn. Nó hỗ trợ các tính năng sau:

API nhất quán, đơn giản và có thể mở rộng.
Cấu trúc tối thiểu - dễ dàng đạt được kết quả mà không cần rườm rà.
Nó hỗ trợ nhiều nền tảng và phụ trợ.
Đây là khuôn khổ thân thiện với người dùng chạy trên cả CPU và GPU.
Khả năng mở rộng tính toán cao.

Những lợi ích

Keras là một khung công tác năng động và mạnh mẽ và có những ưu điểm sau:

Hỗ trợ cộng đồng lớn hơn.
Dễ dàng kiểm tra.
Mạng nơ-ron Keras được viết bằng Python giúp mọi thứ đơn giản hơn.
Keras hỗ trợ cả mạng chập và mạng lặp lại.
Mô hình học sâu là các thành phần rời rạc, do đó, bạn có thể kết hợp thành nhiều cách.