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標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは[[畳み込みニューラルネットワーク]]と[[回帰型ニューラルネットワーク]]をサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。 |
標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは[[畳み込みニューラルネットワーク]]と[[回帰型ニューラルネットワーク]]をサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。 |
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Kerasは、[[スマートフォン]] ([[iOS (アップル)|iOS]]/[[Android]])、Web、または[[Java仮想マシン]]でディープモデルを製品化することを可能にする。また、[[Graphics Processing Unit|GPU]]と[[テンソル・プロセッシング・ユニット|TPU]]のクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。 |
Kerasは、[[スマートフォン]] ([[iOS (アップル)|iOS]]/[[Android (オペレーティングシステム)|Android]])、Web、または[[Java仮想マシン]]でディープモデルを製品化することを可能にする。また、[[Graphics Processing Unit|GPU]]と[[テンソル・プロセッシング・ユニット|TPU]]のクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。 |
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==脚注== |
==脚注== |
2020年9月6日 (日) 09:23時点における版
作者 | François Chollet |
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開発元 | various |
初版 | 2015年3月27日 |
最新版 |
2.1.5
/ 2018年3月7日 |
リポジトリ | |
プログラミング 言語 | Python |
プラットフォーム | クロスプラットフォーム |
サポート状況 | 開発中 |
種別 | ニューラルネットワーク |
ライセンス | MIT |
公式サイト |
keras |
Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theanoの上部で動作することができる[1][2]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された[3]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。
2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した。Cholletは、Kerasはタスク全体を担う機械学習ライブラリよりむしろインタフェースとして着想された、と説明した。Kerasはバックエンドの科学計算ライブラリにかかわらず、ニューラルネットワークの設定を容易に行うことができる、より高いレベルでより直感的な一連の抽象化を提供している[4]。マイクロソフトはKerasにCNTKバックエンドを追加する作業を行っている[5][6]。
特長
Kerasライブラリは、レイヤー(層)、目的関数、活性化関数、最適化器、画像やテキストデータをより容易に扱う多くのツールといった一般に用いられているニューラルネットワークのビルディングブロックの膨大な数の実装を含む。コードはGitHub上にホストされ、GitHub issues pageやGitter channel、Slack channelなどのサポートフォーラムがある。
標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは畳み込みニューラルネットワークと回帰型ニューラルネットワークをサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。
Kerasは、スマートフォン (iOS/Android)、Web、またはJava仮想マシンでディープモデルを製品化することを可能にする。また、GPUとTPUのクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。
脚注
- ^ “This Is What Makes Keras Different, According To Its Author”. forbes.com. 2016年9月20日閲覧。
- ^ Deeplearning4j Keras Frontend
- ^ “Keras Documentation”. keras.io. 2016年9月18日閲覧。
- ^ Chollet GitHub Comment
- ^ CNTK Keras GitHub Issue
- ^ alexeyo. “CNTK_2_0_Release_Notes” (英語). docs.microsoft.com. 2017年6月14日閲覧。