Keras

Keras  este o bibliotecă open source scrisă în Python care oferă interacțiune cu rețele neuronale artificiale . Înainte de versiunea 2.3 (2019), au fost acceptate diverse biblioteci de rețele neuronale - cum ar fi TensorFlow , Microsoft Cognitive Toolkit , Deeplearning4j și Theano [4] [5] [6] , ulterior doar suportul TensorFlow a fost păstrat.

Își propune să lucreze rapid cu rețelele de învățare profundă , fiind în același timp proiectat pentru a fi compact, modular și extensibil. Creat ca parte a eforturilor de cercetare ale proiectului ONEIROS ( Open -ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System ) [7] ; autorul principal și dezvoltatorul principal este inginerul Google François Chollet ( fr. François Chollet ). Era planificat ca Google să susțină Keras în biblioteca principală TensorFlow, dar Chollet a separat Keras într-un supliment separat, deoarece, conform conceptului, Keras este mai mult o interfață decât un sistem de învățare automată end-to-end. Keras oferă un set de abstracții de nivel mai înalt, mai intuitiv, care facilitează formarea rețelelor neuronale, indiferent de biblioteca de calcul științific folosită ca backend computațional [8] Microsoft lucrează la adăugarea bibliotecilor CNTK de nivel scăzut la Keras [9] .   

Biblioteca conține numeroase implementări ale blocurilor de construcție utilizate în mod obișnuit ale rețelelor neuronale, cum ar fi straturi, funcții de obiectiv și de transfer, optimizatori și multe instrumente pentru a simplifica manipularea imaginilor și a textului. Codul său este găzduit pe GitHub , iar forumurile de asistență includ o pagină de întrebări GitHub, un canal Gitter și un canal Slack .

Este acceptată instruirea modelului distribuit, inclusiv pe clustere cu GPGPU și procesoare tensor . Modelele create în Keras pot fi implementate nu numai pe nodurile de server, ci și pe smartphone-uri (care rulează iOS și Android) și în browser (TF.js) [10] .

Note

1. ↑ Proiectul Keras Open Source pe Open Hub: Pagina de limbi - 2006.
2. ↑ Versiunea 2.10.0 - 2022.
3. ↑ Proiectul Keras Open Source pe Open Hub: Pagina de licențe - 2006.
4. ↑ Acesta este ceea ce face ca Keras să fie diferit, potrivit autorului său . forbes.com . Preluat la 20 septembrie 2016. Arhivat din original la 30 august 2016. (nedefinit)
5. ↑ Deeplearning4j Keras Frontend Arhivat 11 iunie 2018 la Wayback Machine 
6. ↑ Lansează keras-team/keras  GitHub . Preluat la 1 august 2021. Arhivat din original la 1 august 2021.
7. ↑ Documentația Keras . keras.io . Consultat la 18 septembrie 2016. Arhivat din original la 17 ianuarie 2020. (nedefinit)
8. ↑ Comentariu de Chollet pe GitHub Arhivat 11 martie 2017 la Wayback Machine 
9. ↑ CNTK Keras Nutrition pe GitHub Arhivat 2 februarie 2020 la Wayback Machine 
10. ↑ Echipa Keras. Documentația Keras: De ce să alegeți Keras?  (engleză) . keras.io . Preluat la 19 august 2022. Arhivat din original la 28 mai 2020.

Literatură

• Julli A., Pal S. Keras Library - Deep Learning Tool = Deep learning with Keras. - DMK Press , 2017. - 294 p. — ISBN 978-5-97060-573-8 .
• Schollet F. Deep Learning with Python = Deep Learning with Python. - Peter , 2018. - 400 p. - ISBN 978-5-4461-0770-4 .
• Shollet F. Deep learning on R = Deep Learning with R. - Peter , 2018. - 400 p. - ISBN 978-5-4461-0902-9 .
• Rashka S. Python și Machine Learning = Python Machine Learning. - DMK Press , 2017. - 418 p. - ISBN 978-5-97060-409-0 .

Link -uri

• keras.io - site-ul oficial Keras
• Proiectul Keras pe GitHub

Site-uri tematice	GitHub hub deschis