Keras-introduction

Keras-はじめに

ディープラーニングは、機械学習フレームワークの主要なサブフィールドの1つです。 機械学習は、人間の脳のモデルから着想を得たアルゴリズムの設計の研究です。 ディープラーニングは、ロボット工学、人工知能（AI）、オーディオとビデオの認識、画像認識などのデータサイエンス分野で人気が高まっています。 人工ニューラルネットワークは、深層学習方法論の中核です。 ディープラーニングは、Theano、TensorFlow、Caffe、Mxnetなどのさまざまなライブラリでサポートされています。Kerasは、TensorFlow、Theanoなどの人気のあるディープラーニングライブラリの上に構築された、最も強力で使いやすいPythonライブラリの1つです。 、深層学習モデルを作成するため。

Kerasの概要

Kerasは、TensorFlow、Theano、Cognitive Toolkit（CNTK）などのオープンソースマシンライブラリ上で実行されます。 Theanoは、高速数値計算タスクに使用されるPythonライブラリです。 TensorFlowは、ニューラルネットワークとディープラーニングモデルの作成に使用される最も有名なシンボリック数学ライブラリです。 TensorFlowは非常に柔軟性があり、主な利点は分散コンピューティングです。 CNTKは、マイクロソフトが開発したディープラーニングフレームワークです。 Python、C＃、C ++、スタンドアロンの機械学習ツールキットなどのライブラリを使用します。 TheanoとTensorFlowは非常に強力なライブラリですが、ニューラルネットワークを作成するために理解することは困難です。

Kerasは、TensorFlowまたはTheanoに基づいてディープラーニングモデルを作成するクリーンで簡単な方法を提供する最小限の構造に基づいています。 Kerasは、ディープラーニングモデルをすばやく定義するように設計されています。 まあ、Kerasはディープラーニングアプリケーションに最適です。

特徴

Kerasは、さまざまな最適化手法を利用して、高レベルのニューラルネットワークAPIをより簡単に、より高性能にします。 次の機能をサポートしています-

• 一貫性があり、シンプルで拡張可能なAPI。
• 最小限の構造-フリルなしで簡単に結果を得ることができます。
• 複数のプラットフォームとバックエンドをサポートしています。
• CPUとGPUの両方で実行されるユーザーフレンドリーなフレームワークです。
• 計算の高度なスケーラビリティ。

利点

Kerasは非常に強力で動的なフレームワークであり、次の利点があります-

• より大きなコミュニティサポート。
• テストが簡単
• KerasニューラルネットワークはPythonで記述されているため、物事が簡単になります。
• Kerasは、畳み込みネットワークと再帰ネットワークの両方をサポートします。
• ディープラーニングモデルは個別のコンポーネントであるため、さまざまな方法で組み合わせることができます。