Keras

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Keras
Keras logo.svg
Тип нейронные сети
Автор Франсуа Шолле (фр. François Chollet)
Разработчик группа
Написана на Python
Языки интерфейса английский
Первый выпуск 27 марта 2015; 6 лет назад (2015-03-27)
Аппаратная платформа мультиплатформность
Последняя версия 2.4.0 (18 июня 2020; 11 месяцев назад (2020-06-18))
Состояние Активное
Лицензия MIT
Сайт keras.io

Kerasоткрытая 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, независимо от используемой в качестве вычислительного бэкенда библиотеки научных вычислений.[4] Microsoft работает над добавлением к Keras и низкоуровневых библиотек CNTK[5].

Свойства[править | править код]

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[править | править код]

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[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. This Is What Makes Keras Different, According To Its Author. forbes.com. Дата обращения: 20 сентября 2016.
  2. Deeplearning4j Keras Frontend (англ.)
  3. Документація Keras. keras.io. Дата обращения: 18 сентября 2016.
  4. Комментарий Шолле на GitHub (англ.)
  5. Питання CNTK Keras на GitHub (англ.)
  6. Франсуа Шолле на Твіттері. Дата обращения: 18 сентября 2016.

Литература[править | править код]

Ссылка[править | править код]