Keras

Keras  es una biblioteca de código abierto escrita en Python que proporciona interacción con redes neuronales artificiales . Antes de la versión 2.3 (2019), se admitían varias bibliotecas de redes neuronales, como TensorFlow , Microsoft Cognitive Toolkit , Deeplearning4j y Theano [4] [5] [6] ; posteriormente, solo se mantuvo la compatibilidad con TensorFlow.

Tiene como objetivo trabajar rápidamente con redes de aprendizaje profundo , mientras está diseñado para ser compacto, modular y extensible. Creado como parte de los esfuerzos de investigación del proyecto ONEIROS ( Sistema operativo de robot inteligente neuroelectrónico abierto ) [7] ; el autor principal y desarrollador principal es el ingeniero de Google François Chollet ( fr. François Chollet ). Se planeó que Google admitiría Keras en la biblioteca principal de TensorFlow, pero Chollet separó a Keras en un complemento separado, ya que, según el concepto, Keras es más una interfaz que un sistema de aprendizaje automático de extremo a extremo. Keras proporciona un conjunto de abstracciones más intuitivo y de mayor nivel que facilita la formación de redes neuronales, independientemente de la biblioteca informática científica utilizada como backend computacional [8] Microsoft está trabajando para agregar bibliotecas CNTK de bajo nivel a Keras [9] .   

La biblioteca contiene numerosas implementaciones de bloques de construcción de redes neuronales de uso común, como capas, funciones de objetivo y transferencia, optimizadores y muchas herramientas para simplificar la manipulación de imágenes y texto. Su código está alojado en GitHub y los foros de soporte incluyen una página de preguntas de GitHub, un canal Gitter y un canal Slack .

Se admite el entrenamiento de modelos distribuidos, incluso en clústeres con GPGPU y procesadores de tensor . Los modelos creados en Keras se pueden implementar no solo en los nodos del servidor, sino también en los teléfonos inteligentes (con iOS y Android) y en el navegador (TF.js) [10] .

Notas

1. ↑ The keras Open Source Project en Open Hub: Página de idiomas - 2006.
2. ↑ Versión 2.10.0 - 2022.
3. ↑ The keras Open Source Project en Open Hub: Página de licencias - 2006.
4. ↑ Esto es lo que hace que Keras sea diferente, según su autor . forbes.com . Consultado el 20 de septiembre de 2016. Archivado desde el original el 30 de agosto de 2016. (indefinido)
5. ↑ Deeplearning4j Keras Frontend Archivado el 11 de junio de 2018 en Wayback Machine . 
6. ↑ Publicaciones keras-team/keras  GitHub . Consultado el 1 de agosto de 2021. Archivado desde el original el 1 de agosto de 2021.
7. ↑ Documentación de Keras . keras.io . Consultado el 18 de septiembre de 2016. Archivado desde el original el 17 de enero de 2020. (indefinido)
8. ↑ Comentario de Chollet en GitHub Archivado el 11 de marzo de 2017 en Wayback Machine . 
9. ↑ CNTK Keras Nutrition en GitHub Archivado el 2 de febrero de 2020 en Wayback Machine . 
10. ↑ Equipo Keras. Documentación de Keras: ¿Por qué elegir Keras?  (Inglés) . keras.io . Consultado el 19 de agosto de 2022. Archivado desde el original el 28 de mayo de 2020.

Literatura

• Julli A., Pal S. Keras Library - Herramienta de aprendizaje profundo = Aprendizaje profundo con Keras. - Prensa DMK , 2017. - 294 p. — ISBN 978-5-97060-573-8 .
• Schollet F. Aprendizaje profundo con Python = Aprendizaje profundo con Python. - Pedro , 2018. - 400 p. - ISBN 978-5-4461-0770-4 .
• Shollet F. Aprendizaje profundo en R = Aprendizaje profundo con R. - Peter , 2018. - 400 p. - ISBN 978-5-4461-0902-9 .
• Rashka S. Python y aprendizaje automático = Aprendizaje automático de Python. - Prensa DMK , 2017. - 418 p. - ISBN 978-5-97060-409-0 .

Enlaces

• keras.io - sitio web oficial de Keras
• Proyecto Keras en GitHub

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