Keras 介紹

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的主要子領(lǐng)域之一。

機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)算法設(shè)計(jì)的研究，其靈感來自于人腦模型。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器人、人工智能(AI)、音頻和視頻識(shí)別和圖像識(shí)別等數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域變得越來越流行。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)方法論的核心。深度學(xué)習(xí)得到了Theano、TensorFlow、Caffe、Mxnet等各種庫(kù)的支持。

Keras 是最強(qiáng)大且易于使用的 Python 庫(kù)之一，建立在流行的深度學(xué)習(xí)庫(kù)（如 TensorFlow、Theano等）之上，用于創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型。

概述

Keras 運(yùn)行在開源機(jī)器庫(kù)之上，例如 TensorFlow、Theano 或 Cognitive Toolkit(CNTK)。

• Theano 是一個(gè)用于快速數(shù)值計(jì)算任務(wù)的 Python 庫(kù)。
• TensorFlow 是最著名的符號(hào)數(shù)學(xué)庫(kù)，用于創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型。TensorFLow 非常靈活，主要優(yōu)勢(shì)是分布式計(jì)算。
• CNTK 是微軟開發(fā)的深度學(xué)習(xí)框架。它使用 Python、C#、C++ 或獨(dú)立機(jī)器學(xué)習(xí)工具包等庫(kù)。

Theano 和 TensorFlow 都是非常強(qiáng)大的庫(kù)，但是不好理解如何應(yīng)用于創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Keras 基于最小結(jié)構(gòu)，它提供了一種干凈且簡(jiǎn)單的方法來創(chuàng)建基于 TensorFlow 或 Theano 的深度學(xué)習(xí)模型。Keras 旨在快速定義深度學(xué)習(xí)模型?？梢哉f，Keras 是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的最佳選擇。

特征

Keras 利用各種優(yōu)化技術(shù)使高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) API 更簡(jiǎn)單、更高效。它支持以下功能：

• 一致、簡(jiǎn)單和可擴(kuò)展的API。
• 最小的結(jié)構(gòu)，無需任何裝飾即可輕松實(shí)現(xiàn)結(jié)果。
• 它支持多個(gè)平臺(tái)和后端。
• 它是用戶友好的框架，可以在 CPU 和 GPU 上運(yùn)行。
• 計(jì)算的高度可擴(kuò)展性。

優(yōu)勢(shì)

Keras 是非常強(qiáng)大和動(dòng)態(tài)的框架，并具有以下優(yōu)點(diǎn)：

• 更大的社區(qū)支持。
• 易于測(cè)試。
• Keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是 Python 編寫的，這讓事情變得更簡(jiǎn)單。
• Keras 支持卷積和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。
• 深度學(xué)習(xí)模型是離散的組件，因此，你可以組合成多種方式。