Keras
Bu maqola oʻzbek tilining imlo qoidalariga muvofiq yozilmagan. Qarang: VP:ORFO. |
Keras — Pythonda yozilgan va sunʼiy neyron tarmoqlar bilan oʻzaro aloqani taʼminlaydigan ochiq kutubxona. Bu TensorFlow ramkasi uchun qoʻshimcha. 2.3 versiyasidan oldin, TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, Deeplearning4j va Theano[1][2][3] kabi neyron tarmoq kutubxonalarining turli versiyalari qoʻllab-quvvatlangan. Chuqur oʻrganish tarmoqlari bilan operativ ishlashga qaratilgan, shu bilan birga ixcham, modulli va kengaytirilishi mumkin. U ONEIROS loyihasining tadqiqot ishlari doirasida yaratilgan (inglizcha: Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)[4] va uning asosiy muallifi va xizmatchisi Fransua Chollet (fransuzcha: François Chollet), Google muhandisi.
Google Kerasni TensorFlowning asosiy kutubxonasida qoʻllab-quvvatlashi rejalashtirilgan edi, ammo Chollet Kerasni alohida qoʻshimchaga ajratdi, chunki kontseptsiyaga koʻra, Keras uchdan-end mashinani oʻrganish tizimidan koʻra koʻproq interfeysdir. Keras yuqori darajadagi, koʻproq intuitiv mavhum maʼlumotlar toʻplamini taqdim etadi, bu esa neyron tarmoqlarni yaratishni osonlashtiradi, ilmiy hisoblash kutubxonasidan qatʼi nazar, hisoblash uchun backend sifatida ishlatiladi[5] Microsoft Keras[6] ga past darajadagi CNTK kutubxonalarini qoʻshish ustida ishlamoqda.
Xususiyatlari tahrir
Ushbu kutubxonada qatlamlar, obʼektiv va uzatish funktsiyalari, optimallashtiruvchilar va tasvirlar va matnlar bilan ishlashni soddalashtirish uchun koʻplab vositalar kabi neyron tarmoqlarning keng tarqalgan qurilish bloklarining koʻplab ilovalari mavjud. Uning kodi GitHubda joylashtirilgan va qoʻllab-quvvatlash forumlarida GitHub savollar sahifasi, Gitter kanali va Slack kanali mavjud.
Rivojlanish tahrir
2016-yil sentabr holatiga koʻra Keras Googleʼning TensorFlow’dan keyin eng tez rivojlanayotgan chuqur oʻrganish tizimi va TensorFlow va Caffeʼdan keyin uchinchi oʻrinda turad[7].
Yana qarang tahrir
Manbalar tahrir
- ↑ „This Is What Makes Keras Different, According To Its Author“. forbes.com. Qaraldi: 2016-yil 20-sentyabr.
- ↑ Deeplearning4j Keras Frontend(ingl.)
- ↑ „Releases · keras-team/keras · GitHub“ (en).
- ↑ „Keras Hujjatlari“. keras.io. Qaraldi: 2016-yil 18-sentyabr.
- ↑ Scholle GitHub haqida izoh(ingl.)
- ↑ Egaligingizni tasdiqlang qoʻshimcha imkoniyatlar uchun(ingl.)
- ↑ „Fransua maktabi Tvitterda“. Qaraldi: 2016-yil 18-sentyabr.
Adabiyotlar tahrir
- Julli A., Pal C. Keras kutubxonasi-chuqur oʻrganish vositasi, 2017. ISBN 978-5-97060-573-8.
- Shille F. Pythonda chuqur oʻrganish, 2018. ISBN 978-5-4461-0770-4.
- Sholle F. R chuqur oʻrganish, 2018. ISBN 978-5-4461-0902-9.
- Rashka C. Python va mashinani oʻrganish, 2017. ISBN 978-5-97060-409-0.
Havolalar tahrir
 | Bu andozani aniqrogʻiga almashtirish kerak. |