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Keras
Keras es una biblioteca de Redes Neuronales de Código abierto escrita en Python. Es capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano.[1] Está especialmente diseñada para posibilitar la experimentación en más o menos poco tiempo con redes de Aprendizaje profundo. Sus fuertes se centran en ser amigable para el usuario, modular y extensible. Inicialmente fue desarrollada como parte de los esfuerzos de investigación del proyecto ONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System)[2] Su autor principal y mantenedor ha sido el ingeniero de Google François Chollet. En 2017, el equipo de TensorFlow de Google decidió ofrecer soporte a Keras en la biblioteca de core de TensorFlow[3] Chollet explica que Keras ha sido concebido para actuar como una interfaz en lugar de ser una framework de machine learning standalone. Ofrece un conjunto de abstracciones más intuitivas y de alto nivel haciendo más sencillo el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo independientemente del backend computacional utilizado.[4] Microsoft añadió un backend en CNTK a Keras también, disponible desde la CNTK v2.0.[5][6] CaracterísticasKeras contiene varias implementaciones de los bloques constructivos de las redes neuronales como por ejemplo los layers, funciones objetivo, funciones de activación, optimizadores matemáticos. Su código está alojado en GitHub y existen foros y un canal de Slack de soporte. Además del soporte para las redes neuronales estándar, Keras ofrece soporte para las Redes Neuronales Convolucionales y para las Redes Neuronales Recurrentes. Keras permite generar modelos de deep learning en teléfonos inteligentes tanto sobre iOS como sobre Android, sobre una Java Virtual Machine o sobre web.[7] También permite el uso de entrenamiento distribuido de modelos de aprendizaje profundo en clusters de Graphics Processing Units (GPU) y Tensor processing units (TPU).[8] Con la llegada de TensorFlow 2.0, se puede utilizar la API de Keras para definir modelos y ejecutarlos de forma "eager".[9] Con esto se consigue facilitar el desarrollo de modelos, posibilitar la depuración de modelos utilizando herramientas estándar, y simplificar la definición de modelos dinámicos utilizando estructuras de control.[10] TendenciaKeras cuenta con más de 200,000 usuarios hasta noviembre de 2017 .[7] Keras fue la décima herramienta más citada en la encuesta de software KD Nuggets 2018 y registró un uso del 22%.[11] Keras frente a otro software de Deep Learning
Véase tambiénReferencias
Enlaces externos
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