Keras
 Keras | |
|---|---|
| Jatorria | |
| Azken bertsioa | 3.14.1 |
| Behar ditu | NumPy, SciPy (en)  , PyYAML (en) eta h5py (en) |
| Ezaugarriak | |
| Hizkuntza | ingelesa |
| Programazio-lengoaia | Python |
| Egile-eskubideak | copyrightduna |
| Lizentzia | MIT lizentzia eta Apache Lizentzia 2.0. |
| Ekoizpena | |
| Garatzailea | François Chollet (en) |
| keras.io | |
 | |
| Iturri-kodea | https://github.com/keras-team/keras |
Keras Python programazio-lengoaiaz idatzita dagoen neurona-sare artifizialetarako liburutegia da, kode irekikoa. TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Theano edo PlaidML tresnen gainean exekutatzeko gai da.[1][2] Neurona-sare sakonekin esperimentazio bizkorra ahalbidetzeko diseinatua, bere helburua erabilerraza, modularra eta hedagarria izatea da.[3] ONEIROS proiektuaren (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) barruan garatu zen. Bere egile eta mantentzaile nagusia François Chollet da, Googleko ingeniari bat. XCeption neurona sare sakonen ereduaren egilea ere bada Chollet.[4]
2017an, Googleko TensorFlow taldeak TerasFlow-ren oinarrizko liburutegian Keras integratzea erabaki zuen.[5] Keras interfaze gisa diseinatu zuela azaldu zuen Cholletek, eta ez ikasketa automatikoko aplikazio autonomo giza. Goi mailako abstrakziozko multzo oso intuitibo bat eskaintzen du, ikasketa sakoneko ereduak erraz garatu ahal izateko, oinarrizko tresna edozein dela.[6] Microsoftek CNTK motorra gehitu dio Kerasi ere, CNTK v2.0 bidez eskuragarri.[7][8]
Ezaugarriak
Kerasek neurona-sareak eratzeko normalean erabiltzen diren hainbat bloketarako inplementazioak eskaintzen ditu, hala nola, geruzak, helburuak, aktibazio-funtzioak, optimizatzaileak, eta tresna ugari irudi eta testu-datuekin lana errazteko. Kodea GitHub-en ostatutzen da, eta laguntza-foro komunitarioak daude GitHub-eko gaien orrian eta Slack kanal batean.
Neurona-sare estandarrez gain, Kerasek laguntzak ditu konboluzio-sareetarako eta neurona sare errepikakorretarako. Beste laguntza batzuk ere onartzen ditu, hala nola, dropout (bertan behera uztea), batch-normalizazioa eta bateratzea.[9]
Kerasek erabiltzaileei modelo sakonak ekoizteko aukera ematen die telefono adimenduetan (iOS eta Android), webean edo Java makina birtualetan.[10] Gainera, ikasketa automatiko sakoneko ereduak modu banatuan entrenatzeko aukera ere ematen du, grafikoak prozesatzeko unitaterekin (GPU) eta tentsore prozesatzeko unitaterekin (TPU).[11]
Erabilera
Kerasek 200.000 erabiltzaile baino gehiago zituela esan zuen 2017ko azaroan.[10] KD Nuggets 2018 software-inkestan gehien aipatutako 10. tresna izan zen Keras, %22ko erabilerarekin.[12]
Erreferentziak
- ↑ «Backend - Keras Documentation» keras.io (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ «Why use Keras - Keras Documentation» keras.io (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ «Home - Keras Documentation» keras.io (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) Chollet, François. (2016-10-07). Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions. (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) «Module: tf.keras | TensorFlow Core r1.14» TensorFlow (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) «Good news, Tensorflow chooses Keras! · Issue #5050 · keras-team/keras» GitHub (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) «Keras backend · Issue #797 · microsoft/CNTK» GitHub (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) alexeyo. «CNTK_2_0_Release_Notes - Cognitive Toolkit - CNTK» docs.microsoft.com (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ «Core Layers - Keras Documentation» keras.io (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ a b «Why use Keras - Keras Documentation» keras.io (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) «Using TPUs | TensorFlow Core» TensorFlow (kontsulta data: 2019-07-03).
- ↑ (Ingelesez) Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis. (kontsulta data: 2019-07-03).
Gehiago irakurri
- Chollet, François, Deep learning with R ISBN 9781617295546 PMC 1022850710 .
Ikus, gainera
Kanpo estekak
| Autoritate kontrola |
|
|---|
Datuak: Q28470421
Content Disclaimer
Informasi ini disarikan dari Wikipedia dan disajikan kembali untuk tujuan edukasi. Konten tersedia di bawah lisensi CC BY-SA 3.0. Kami tidak bertanggung jawab atas ketidakakuratan data yang bersumber dari kontribusi publik tersebut.
- The information displayed on this website is sourced in part or in whole from Wikipedia and has been adapted for the purpose of restating it. We strive to provide accurate and relevant information, however:
- There is no guarantee of absolute accuracy. Wikipedia is an open, collaborative project that can be edited by anyone, so information is subject to change.
- It is not intended to constitute professional advice. The content displayed is for informational and educational purposes only. For important decisions (e.g., medical, legal, or financial), please consult a professional.
- Content copyright. Wikipedia is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License (CC BY-SA). This means that content may be reused with appropriate attribution and shared under a similar license.
- Responsible use. Any risk arising from the use of information from this website is entirely the responsibility of the user.
