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Software de aprendizado profundo /
Keras Reveja
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Excelente | |
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Ferramenta de API que fornece uma biblioteca de rede neural de código aberto através de redes recorrentes e convolucionais.
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Comentário deixado em 04/08/2020
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melhor biblioteca de invólucros para aprendizado profundo ou apenas ignorar o tensorflow
Essa biblioteca tornou a implementação do algoritmo do aprendizado profundo muito fácil e rápida. Ele vem com muitas funcionalidades embutidas, como um codificador quente e muitas outras coisas de processamento de dados. Além disso, escrever a implementação de rede neural com esta biblioteca é apenas algumas linhas de código e muito compreensível.
Não há muitos aspectos negativos dessa biblioteca, mas ela o restringe a um nível de abstração. Se você precisar escrever cada bit do seu algoritmo e personalizá-lo, é melhor usar o tensorflow diretamente. Fora isso, é incrível
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Comentário deixado em 04/07/2020
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Comentário deixado em 04/07/2020
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Comentário deixado em 04/05/2020
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Comentário deixado em 04/05/2020
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tornaram muito fácil a implementação de redes neurais para escrever
Ao escrever a rede neural com tensorflow, precisamos cuidar de tudo, como tamanho da camada de entrada, tamanho da camada de saída, tamanho do vetor de polarização. Temos que projetar toda a camada em si.
É a melhor biblioteca de wrapper sobre o fluxo tensor, mas restringe o uso do algoritmo implementado. Embora, você possa configurar a funcionalidade embutida, mas seria melhor fazer isso apenas com o fluxo tensor.
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Comentário deixado em 04/02/2020
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Eu o usei para construir o modelo de rede neural convolucional para o meu projeto de pesquisa.
Podemos construir nossa própria arquitetura de rede neural usando keras sem codificações complexas. A biblioteca facilita a execução.
Uma vez que não possui algumas funcionalidades úteis e é atualizado continuamente. E algumas vezes há problemas de versão quando usamos o tensorflow.
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Comentário deixado em 03/31/2020
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O Keras é totalmente compatível com o Core ML - isso permite à nossa equipe de desenvolvimento criar aplicativos móveis complexos nos dispositivos iOS mais recentes.
Python é fácil de usar e extensível. A modularidade dessas bibliotecas é o futuro da construção de modelos complexos de aprendizado de máquina. Keras é uma das melhores estruturas existentes no momento. Ele nos permite treinar redes neurais profundas a uma taxa razoável. Keras é compatível com o Core ML da Apple, que é muito útil para o desenvolvimento de aplicativos moblie.
Keras é um pouco limitado no que pode lidar. Felizmente, existem outras estruturas surgindo todos os dias para complementar as deficiências.
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Comentário deixado em 03/28/2020
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Comentário deixado em 03/27/2020
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Ele forneceu uma maneira fácil de implementar o algoritmo de aprendizado de máquina
O Keras suporta o TensorFlow como back-end, para que você possa fazer quase tudo com o Keras também. Junto com isso, tornou fácil escrever e implementar o algoritmo de aprendizado profundo. Além disso, ele vem com muitas ferramentas de processamento de dados.
Apenas negativo é que ele restringe você à sua própria maneira de escrever e implementar algoritmos. você pode fazer muita customização sobre isso, para isso você deve usar o Tensorflow diretamente.
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Comentário deixado em 03/25/2020
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Melhor biblioteca de wrapper para Theano e Tensorflow
Eu acho que o keras é a melhor biblioteca de invólucros para o fluxo tensorial. Escrever a rede neural e outro algoritmo de aprendizado profundo no fluxo tensor é um pouco difícil. Mas com o uso de escrever tudo isso é muito fácil. Como você pode adicionar a camada de convolução em apenas uma linha. Você não precisa se preocupar com a dimensão da matriz de peso do vetor de viés, Keras cuida disso na maioria das vezes.
Eu acho que não tem nenhuma desvantagem. Mas se pensa que, se você quiser escrever sua própria implementação, precisará voltar ao fluxo tensor.
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Comentário deixado em 03/25/2020
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Keras simplifica muito o design e a manipulação da arquitetura de uma rede neural, tornando muito mais acessível o uso de redes neurais a um público mais amplo. Extremamente poderoso.
Definitivamente, essa é uma estrutura amigável para uso em cima de uma biblioteca de Machine Learning, a escolha óbvia para mim seria usá-la juntamente com o Tensorflow.
Pode parecer um pouco difícil no começo, mas se você conhece a teoria por trás da Neural Networks, não terá nenhum problema em usá-la em seus projetos.
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Comentário deixado em 03/20/2020
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Eu o usei para fazer meu projeto de pesquisa do último ano
Isso ajudou a criar meu próprio modelo de rede neural facilmente, sem problemas com os códigos de tensor.
Alguns recursos comumente usados não estão disponíveis
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Comentário deixado em 03/19/2020
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Projetos de aprendizado de máquina resolvidos usando Keras. Tornou realmente fácil começar e aprender sobre o que preciso fazer
Ele pode ficar no topo do Tensorflow, para que você não precise lidar com coisas irritantes de baixo nível para implementar algoritmos e redes de aprendizado de máquina amplamente utilizados. Torna realmente fácil e rápido iniciar projetos de aprendizado de máquina.
É muito focado no front-end, portanto a personalização é um grande problema, porque a maioria das coisas é implementada de acordo com o que é popular, por exemplo, arquiteturas de rede específicas.
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Comentário deixado em 03/16/2020
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Comentário deixado em 03/15/2020
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Eu recomendaria isso definitivamente como o passo mais rápido para começar a testar seu modelo.
O Keras é a única plataforma que roda sobre os back-end mais populares, como TensorFlow, pyTorch e Microsoft Cogntitive Toolkit. Isso oferece grande flexibilidade aos pesquisadores para tentar sua arquitetura de rede com alterações mínimas nas várias bibliotecas mencionadas. A modularidade do seqüenciamento é o que faz você construir uma rede sofisticada com melhor legibilidade do código.
Se você encontrar um erro, é difícil ser depurado.
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Comentário deixado em 03/12/2020
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Eu usei Keras para projetar e treinar um modelo de rede neural convolucional.
Keras é uma biblioteca de redes neurais muito boa, com API muito mais fácil quando comparada a outras bibliotecas de redes neurais disponíveis, o que facilita para quem está no início do aprendizado de máquina e das redes neurais. O Keras também se integra ao TensorFlow, que ajuda o usuário a trabalhar com os fluxos de dados.
A documentação do Keras não é amigável, o que faz com que os usuários encontrem explicações e exemplos alternativos.
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Comentário deixado em 03/11/2020
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Obtive cálculos em tempo real de expressões faciais para concluir um projeto. Torna o desenvolvimento mais robusto e rápido.
Eu estava usando em Python, com modelos treinados, em algumas linhas de código obtive dados com uma webcamera, o mesmo código trabalhava com CPU e GPU sem fazer alterações.
Quando uso muitos modelos de fluxo tensorial vinculado a keras, ele fica um pouco lento e faz uso da GPU para obter 10fps com uma GTX 1050 Ti
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Comentário deixado em 09/30/2019
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Usamos o Keras para projetos de aprendizado profundo, para facilitar a aprendizagem de novos alunos.
Fornece grande variedade de ferramentas de rede neural. Útil para projetos de IA, visão computacional, processamento de sinais etc. em muitos setores.
Às vezes, a implementação do Keras incluída no TensorFlow precisa ser substituída pelo Keras real.
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Comentário deixado em 09/10/2019
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Eu achei o Keras muito simples e intuitivo para começar e é um ótimo lugar para começar a aprender sobre o aprendizado profundo.
- Código aberto e totalmente gratuito
- Como se baseia em outras estruturas de aprendizado profundo, como o Tensorflow, algumas funcionalidades podem não ter a API Keras que está presente na estrutura subjacente
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Comentário deixado em 07/27/2019
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Usando Keras para minha pesquisa. Levei muito tempo para me sentir confortável, mas agora parece suave. Eu amo trabalhar com Python.
É gratuito e de código aberto. Funciona em Python. Muitos tutoriais e vídeos gratuitos online para aprender!
Tem uma curva de aprendizado muito longa. É preciso muito tempo para fazer algo grande sem ajuda.
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Comentário deixado em 07/23/2019
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Comentário deixado em 06/22/2019
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Comentário deixado em 06/08/2019
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Eu desenvolvi muitos aplicativos de aprendizado profundo usando keras.
Muitas funções prontas disponíveis são escritas pela comunidade para keras para o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado profundo. É fácil de usar e amigável.
O suporte de back-end está disponível apenas com theano ou tensorflow.
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Comentário deixado em 05/16/2019
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Comentário deixado em 05/16/2019
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Ao criar um classificador de imagens com Keras para um hackathon, fui capaz de começar de um nível iniciante e terminar vencendo a competição devido à facilidade de uso
O gráfico computacional é dinâmico, o que facilita muito o trabalho.
Como é construído em uma API de nível superior (TensorFlow), reduz a velocidade durante o tempo de execução.
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Comentário deixado em 02/20/2019
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O Keras é uma biblioteca de invólucros robusta para o TensorFlow e o desenvolvimento de modelos de DL com o Keras é fácil com apenas algumas linhas de código.
Eu usei o Keras para treinar CNNs e RNNs em Python. No geral, o desenvolvimento de modelos de DL com Keras é muito mais simples do que com o TensorFlow e requer menos linhas de código. Ele suporta TensorFlow, pois é uma biblioteca de invólucros para TensorFlow e Theano
A vinculação dos modelos TensorFlow DL com Keras pode ficar complicada às vezes e é melhor usar o TensorFlow diretamente
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Comentário deixado em 08/03/2018
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Comentário deixado em 06/28/2018
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Comentário deixado em 04/12/2018
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Comentário deixado em 03/07/2018
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Keras é uma das únicas soluções reais para o aprendizado profundo e parece ótimo fazê-lo. Essa é uma solução extensível e muito eficaz para criar modelos complexos de aprendizado de máquina.
Keras é a melhor biblioteca para modelos de aprendizado de máquina de aprendizado profundo. É modular, minimalista e extensível. O Python é realmente o futuro dos modelos de aprendizado de máquina. É rápido e muito avançado em sua capacidade.
A curva de aprendizado é intensa; isso é esperado com as tecnologias emergentes, de modo que essa é a menor das nossas preocupações.
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