keras

Keras – tai aukšto lygio neuroninių tinklų biblioteka, parašyta Python, skirta greitam eksperimentavimui. Ji veikia kaip sąsaja su žemesnio lygio bibliotekomis (pvz., TensorFlow, Theano arba CNTK), supaprastindama modelių kūrimą.

Pagrindinės savybės:
- Naudotojui draugiška – intuityvus API.
- Moduliarumas – lengvai sujungiami sluoksniai.
- Palaiko konvoliucinius, rekurentinius ir kitus tinklus.

Pavyzdys (klasifikacija su MNIST):
python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

Naudojimas: greitam prototipavimui, mokymui, gamyboje (per TensorFlow). Dabar Keras yra integruota į TensorFlow kaip `tf.keras`.

• Pavardės: Keras

Įrašas
Paaiškinimas	Keras – tai aukšto lygio neuroninių tinklų biblioteka, parašyta Python, skirta greitam eksperimentavimui. Ji veikia kaip sąsaja su žemesnio lygio bibliotekomis (pvz., TensorFlow, Theano arba CNTK), supaprastindama modelių kūrimą. Pagrindinės savybės: - Naudotojui draugiška – intuityvus API. - Moduliarumas – lengvai sujungiami sluoksniai. - Palaiko konvoliucinius, rekurentinius ir kitus tinklus. Pavyzdys (klasifikacija su MNIST): python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense model = Sequential() model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100)) model.add(Dense(units=10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32) Naudojimas: greitam prototipavimui, mokymui, gamyboje (per TensorFlow). Dabar Keras yra integruota į TensorFlow kaip `tf.keras`.
	Išsaugoti

Jūsų pataisymai bus išsiųsti moderatorių peržiūrai, jei informacija tikslesnė/taisyklingesnė
ji bus patalpinta vietoj esamos.