AdminKeras是一种以Python为基础的开源高层神经网络库,它运用Tensorflow、Theano或CNTK作为底层编码的抽象层。它的主要特色主要集中在结构灵活、出色的可扩展性以及易使用性。Keras采用面向对象的编码原则,提供各种类别的“模块”构建、定义和训练神经网络模型,是一种深度学习框架。
Keras目前可被认为是最活跃的开源深度学习库之一,其下游集成了像TensorFlow、Caffe、Theano等框架,是目前许多研究者用来开发和研究深度学习算法的主要选择之一。Keras与这些框架有着良好的兼容性,可以使用一致的接口在不同的框架上实现深度学习算法的代码实现,从而使研究者可以搭建不同的神经网络模型,以满足研究需求。此外,Keras提供了更加灵活可扩展的高级API,以便于研究需求时可以定制算法和其他特性。
从技术上讲,Keras是一种快速迭代,易于使用的深度学习库。Keras有一个简明灵活的模块构建系统,使用者可以仅用几行代码就编写出相关的深度学习模型,例如栈式残差网络。我们对Keras的每一个层都可以定义激活函数,层的数量,拓扑结构,损失函数,优化器,正则化和其它参数。 另外,Keras也提供了用于实现占位,多层感知器,波尔特网络,卷积神经网络,随机森林和深度残差网络,不同类型的序列处理模型等。
Keras的接口友好,非常方便研究者在搭建神经网络模型时能够很快的搞定,细节处理上可以选择上底层框架实现,性能也很出色,使得Keras在深度学习领域的适用范围也很广泛,正在受到越来越多的研究者的关注。
Keras的另一大优势在于其容易上手,文档极为丰富,而且可以使用Python进行编码,即能既有快速又具有可读性,这促使Keras能够快速被大量搜索,并得到完善的维护和改进,令它在实现深度学习算法应用情况下能够大规模应用,从而带动了深度学习技术的发展。
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