Керас - Википедия - Keras
 | |
| Оригинальный автор (ы) | Франсуа Шоле |
|---|---|
| Разработчики) | разные |
| изначальный выпуск | 27 марта 2015 г. |
| Стабильный выпуск | 2.4.0[1] / 17 июня 2020 |
| Репозиторий |  |
| Написано в | Python |
| Платформа | Кроссплатформенность |
| Тип | Нейронные сети |
| Лицензия | Массачусетский технологический институт |
| Интернет сайт | Керас |
Керас является Открытый исходный код программного обеспечения библиотека, которая предоставляет Python интерфейс для искусственные нейронные сети. Keras действует как интерфейс для TensorFlow библиотека.
До версии 2.3 Keras поддерживал несколько бэкэндов, включая TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, р, Theano, и PlaidML.[2][3][4] Начиная с версии 2.4, только TensorFlow поддерживается. Создан для быстрого экспериментирования с глубокие нейронные сети, он ориентирован на удобство использования, модульность и расширяемость. Он был разработан в рамках исследовательского проекта ONEIROS (Открытая нейроэлектронная операционная система интеллектуального робота),[5] и его основным автором и сопровождающим является Франсуа Шоле, Google инженер. Шолле также является автором модели глубокой нейронной сети XCeption.[6]
Функции
Keras содержит множество реализаций часто используемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, цели, функции активации, оптимизаторы, а также множество инструментов, упрощающих работу с изображениями и текстовыми данными, чтобы упростить кодирование, необходимое для написания глубокого кода нейронной сети. Код размещен на GitHub, а форумы поддержки сообщества включают страницу с проблемами GitHub и Слабина канал.
Помимо стандартных нейронных сетей, в Keras есть поддержка сверточный и повторяющиеся нейронные сети. Он поддерживает другие общие служебные уровни, такие как выбывать, пакетная нормализация, и объединение.[7]
Keras позволяет пользователям создавать глубокие модели на смартфонах (iOS и Android ), в Интернете или на Виртуальная машина Java.[3] Это также позволяет использовать распределенное обучение моделей глубокого обучения на кластерах Блоки обработки графики (GPU) и блоки тензорной обработки (ТПУ).[8]
Тяга
Керас утверждает, что на начало 2020 года более 375000 индивидуальных пользователей.[3] Keras был 10-м наиболее цитируемым инструментом в рейтинге KDnuggets Опрос программного обеспечения 2018 года и зарегистрировал использование 22%.[9]
Смотрите также
Рекомендации
- ^ «Выпуск 2.4.0». 17 июн 2020. Получено 18 июн 2020.
- ^ "Керас бэкэнды". keras.io. Получено 2018-02-23.
- ^ а б c "Зачем использовать Керас?". keras.io. Получено 2020-03-22.
- ^ "R-интерфейс для Keras". keras.rstudio.com. Получено 2020-03-22.
- ^ "Документация Кераса". keras.io. Получено 2016-09-18.
- ^ Шоле, Франсуа (2016). «Xception: глубокое обучение с разделенными по глубине свертками». arXiv:1610.02357.
- ^ «Ядро - Документация Кераса». keras.io. Получено 2018-11-14.
- ^ «Использование TPU | TensorFlow». TensorFlow. Получено 2018-11-14.
- ^ Пятецкий Григорий. «Python разъедает R: лучшее программное обеспечение для аналитики, обработки данных и машинного обучения в 2018 году: тенденции и анализ». KDnuggets. KDnuggets. Получено 30 мая 2018.