Keras 简明教程

Keras - Introduction

深度学习是机器学习框架的一个主要子领域。机器学习是对算法设计的学习，灵感来自人脑模型。深度学习在数据科学领域越来越流行，如机器人技术、人工智能 (AI)、音频和视频识别以及图像识别。人工神经网络是深度学习方法的核心。深度学习受到 Theano、TensorFlow、Caffe、Mxnet 等各种库的支持，Keras 是最强大和最易于使用的 Python 库之一，它建立在 TensorFlow、Theano 等流行深度学习库之上，用于创建深度学习模型。

Overview of Keras

Keras 运行于 Tensorflow、Theano 或 Cognitive Tookit (CNTK) 等开源机器库之上。Theano 是一个用于快速数值计算任务的 python 库。TensorFlow 是用于创建神经网络和深度学习模型的最著名的符号数学库。TensorFlow 非常灵活，最主要的优点是分布式计算。CNTK 是 Microsoft 开发的深度学习框架。它使用 Python、C#、C++ 等库或独立的机器学习工具包。Theano 和 TensorFlow 是非常强大的库，但对于创建神经网络来说很难理解。

Keras 基于极小的结构，提供了一种干净且简单的方式来创建基于 TensorFlow 或 Theano 的深度学习模型。Keras 旨在快速定义深度学习模型。好吧，Keras 是深度学习应用程序的最佳选择。

Features

Keras 采用各种优化技术，使高级神经网络 API 变得更加简单、高效。它支持以下功能：

  1. * 一致、简单且可扩展的 API。

  2. * 极小结构——不使用任何花里胡哨的东西即可轻松实现结果。

  3. * 它支持多个平台和后端。

  4. * 它是一个用户友好的框架，可在 CPU 和 GPU 上同时运行。

  5. Highly scalability of computation.

Benefits

Keras 是一个非常强大且动态的框架，具有以下优点：

  1. Larger community support.

  2. Easy to test.

  3. * Keras 神经网络是用 Python 编写的，这使得事情变得更简单。

  4. * Keras 同时支持卷积网络和递归网络。

  5. * 深度学习模型是离散组件，以便您可以以多种方式进行组合。