WikiSort.ru - Не сортированное

Keras
Тип	нейронные сети
Автор	Франсуа Шолле (фр. François Chollet)
Разработчик	группа
Написана на	Python
Языки интерфейса	английский
Первый выпуск	2015-03-27; 1425 дней тому назад
Аппаратная платформа	мультиплатформность
Последняя версия	2.0.2 (2017-03-21; 700 дней тому назад)
Состояние	Активное
Лицензия	MIT
Сайт	keras.io

Keras — открытая нейросетевая библиотека, написанная на языке Python. Она представляет собой надстройку над фреймворками Deeplearning4j, TensorFlow и Theano.^[1][2] Нацелена на оперативную работу с сетями глубинного обучения, при этом спроектирована так, чтобы быть компактной, модульной и расширяемой. Она была создана как часть исследовательских усилий проекта ONEIROS (англ. Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System),^[3] а ее основным автором и поддерживающим является Франсуа Шолле (фр. François Chollet), инженер Google.

Планировалось что Google будет поддерживать Keras в основной библиотеке TensorFlow, однако Шолле выделил Keras в отдельную надстройку, так как согласно концепции Keras является скорее интерфейсом, чем сквозной системой машинного обучения. Keras предоставляет высокоуровневый, более интуитивный набор абстракций, который делает простым формирование нейронных сетей, не зависимо от используемой в качестве вычислительного бэкенда библиотеки научных вычислений.^[4] Microsoft работает над добавлением к Keras и низкоуровневых библиотек CNTK^[5].

Свойства

Эта библиотека содержит многочисленные реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы, и множество инструментов для упрощения работы с изображениями и текстом. Ее код размещен на GitHub, а форумы поддержки включают страницу вопросов GitHub, канал Gitter^[en] и канал Slack.

Развитие

На сентябрь 2016 года Keras является второй по скорости роста системой глубокого обучения после TensorFlow Google, и третьей по размеру после TensorFlow и Caffe.^[6]

См. также

• Сравнение программного обеспечения глубинного обучения

Примечания

Литература

• Джулли А., Пал С. Библиотека Keras — инструмент глубокого обучения = Deep learning with Keras. — ДМК Пресс, 2017. — 294 с. — ISBN 978-5-97060-573-8.
• Шолле Ф. Глубокое обучение на Python = Deep Learning with Python. — Питер, 2018. — 400 с. — ISBN 978-5-4461-0770-4.
• Шолле Ф. Глубокое обучение на R = Deep Learning with R. — Питер, 2018. — 400 с. — ISBN 978-5-4461-0902-9.
• Рашка С. Python и машинное обучение = Python Machine Learning. — ДМК Пресс, 2017. — 418 с. — ISBN 978-5-97060-409-0.

Ссылка

• keras.io — официальный сайт Keras
• Проект Keras на сайте GitHub