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Keras
作者	François Chollet
開発元	various
初版	2015年3月27日 (9年前)
最新版	2.4.0 / 2020年6月18日 (4年前)
リポジトリ	github.com/keras-team/keras;
プログラミング; 言語	Python
プラットフォーム	クロスプラットフォーム
サポート状況	開発中
種別	ニューラルネットワーク
ライセンス	MIT
公式サイト	keras.io
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2021年11月10日 (水) 05:14時点における版

Kerasは、Pythonで書かれたオープンソースニューラルネットワークライブラリである。MXNet（英語版）、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano（英語版）の上部で動作することができる^[2]^[3]。ディープニューラルネットワークを用いた迅速な実験を可能にするよう設計され、最小限、モジュール式、拡張可能であることに重点が置かれている。プロジェクトONEIROS (Open-ended Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) の研究の一部として開発された^[4]。中心的な開発者、メンテナはGoogleのエンジニアのFrançois Cholletである。

2017年、GoogleのTensorFlowチームは、TensorFlowのコアライブラリにおいてKerasをサポートすることを決定した。Cholletは、Kerasはタスク全体を担う機械学習ライブラリよりむしろインタフェースとして着想された、と説明した。Kerasはバックエンドの科学計算ライブラリにかかわらず、ニューラルネットワークの設定を容易に行うことができる、より高いレベルでより直感的な一連の抽象化を提供している^[5]。マイクロソフトはKerasにCNTKバックエンドを追加する作業を行っている^[6]^[7]。

特長

Kerasライブラリは、レイヤー（層）、目的関数、活性化関数、最適化器、画像やテキストデータをより容易に扱う多くのツールといった一般に用いられているニューラルネットワークのビルディングブロックの膨大な数の実装を含む。コードはGitHub上にホストされ、GitHub issues pageやGitter（英語版） channel、Slack channelなどのサポートフォーラムがある。

標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは畳み込みニューラルネットワークと回帰型ニューラルネットワークをサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。

Kerasは、スマートフォン (iOS/Android)、Web、またはJava仮想マシンでディープモデルを製品化することを可能にする。また、GPUとTPUのクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。

脚注

^ “Keras 2.4.0”. 2021年1月16日閲覧。
^ “This Is What Makes Keras Different, According To Its Author”. forbes.com. 2016年9月20日閲覧。
^ Deeplearning4j Keras Frontend
^ “Keras Documentation”. keras.io. 2016年9月18日閲覧。
^ Chollet GitHub Comment
^ CNTK Keras GitHub Issue
^ alexeyo. “CNTK_2_0_Release_Notes” (英語). docs.microsoft.com. 2017年6月14日閲覧。

外部リンク

[1] “Keras 2.4.0”. 2021年1月16日閲覧。

[2] “This Is What Makes Keras Different, According To Its Author”. forbes.com. 2016年9月20日閲覧。

[3] Deeplearning4j Keras Frontend

[4] “Keras Documentation”. keras.io. 2016年9月18日閲覧。

[5] Chollet GitHub Comment

[6] CNTK Keras GitHub Issue

[7] xeyo. “CNTK_2_0_Release_Notes” (英語). docs.microsoft.com. 2017年6月14日閲覧。

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 標準的なニューラルネットワークに加えて、Kerasは[[畳み込みニューラルネットワーク]]と[[回帰型ニューラルネットワーク]]をサポートしている。また、Dropout、Batch Normalization、Poolingなどの他の一般的なユーティリティレイヤをサポートしている。
-Kerasは、[[スマートフォン]] ([[iOS (Apple)|iOS]]/[[Android (オペレーティングシステム)|Android]])、Web、または[[Java仮想マシン]]でディープモデルを製品化することを可能にする。また、[[Graphics Processing Unit|GPU]]と[[テンソル・プロセッシング・ユニット|TPU]]のクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。
+Kerasは、[[スマートフォン]] ([[iOS]]/[[Android (オペレーティングシステム)|Android]])、Web、または[[Java仮想マシン]]でディープモデルを製品化することを可能にする。また、[[Graphics Processing Unit|GPU]]と[[テンソル・プロセッシング・ユニット|TPU]]のクラスター上でディープラーニングモデルの分散トレーニングを使用することもできる。
 ==脚注==

表話編歴ディープラーニングソフトウェア（英語版）
ディープラーニングソフトウェアの比較（英語版）
オープンソースフロントエンド（現行）	AITemplate Apache MXNet（英語版） Apache SINGA（英語版） Apache Spark MLlib Apple MLX Eclipse Deeplearning4j Dlib Keras llama.cpp（英語版） (GGML) OpenNN（英語版） Paddle PyTorch SynapseML TensorFlow OpenCV Neural Network Libraries
プロプライエタリフロントエンド	Maple Neural Designer（英語版） Wolfram Mathematica Apple Core ML MATLAB Deep Learning Toolbox
バックエンド	Alpa AMD ROCm（英語版） MIOpen DeepSpeed（英語版） Intel oneDNN（英語版） OpenVINO（英語版） JAX Microsoft DirectML MLIR NVIDIA cuDNN TensorRT ONNX Runtime OpenAI Triton Theano/Aesara/PyTensor（英語版） XLA
過去	Chainer Torch（英語版） Caffe Microsoft Cognitive Toolkit
カテゴリ Portal:コンピュータ

2021年11月10日 (水) 05:14時点における版

特長

脚注

関連項目

外部リンク