KerasではじめるDeepLearning | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 今回はKerasというDeepLearningのライブラリについて書かせていただきます。 Kerasとは 公式のドキュメントによると以下のようになっています。 Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまたはTheano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです． Kerasは，迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました． 可能な限り遅れなくアイデアから結果に進められることは，良い研究をする上で重要です． Keras Documentationより Kerasを利用するとDeepLearningの背後にある数学的な部分をスクラッチで実装しなくても、各層で利用するアルゴリズムとパラメータを指定するのみなど、比較的短いコードで目的のネットワークを表現することができます。 そのため、研究領域において非常に流れが早く企業などでも素
【PyTorch、Chainer、Keras、TensorFlow】ディープラーニングのフレームワークの利点・欠点【2017年10月更新】 - HELLO CYBERNETICS
ディープラーニングの大流行の中、様々なフレームワークが登場し、気軽にプログラミングができるようになりました。しかし、そんな中どのフレームワークを選べば良いかわからないという人も多いと思います。そんな人に少しでも参考になればと思い記事を書きます。 はじめに Chainer 特徴 柔軟な計算グラフの構築が可能 Pythonによる実装 直感的な計算グラフの構築が可能 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ Keras 特徴 とんでもなく簡単に計算グラフを記述可能 高速計算ライブラリのディープラーニング用ラッパー もはやプログラミングの経験すら不要 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ TensorFlow 特徴 圧倒的な利用者数 テンソル計算を行うライブラリ Define and Run 追加のライブラリが豊富 メリット・デメリット メリット デメリット まとめ PyT
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