【Deep Learning】事始め(第1回イントロダクション)

Keras による Deep Learning
Keras による Deep Learning

◇Kerasとは?

Keras とは、Python でDeep Learning を手軽に実装できるライブラリです。

https://keras.io/ja/

Deep Learning のライブラリとしては、Keras 以外にも、Tensorflow やTheano、Caffe などがあります。

Tensorflow やTheano などは、一からアルゴリズムを実装できる反面、コード量が多い、コードの見通しが悪いという問題が言われています。Keras は、簡潔なコード量で Tensorflow/Theano を裏方で実行して、Deep Learning を行うことができます。

Keras の特徴としては以下となります。

モジュール性:作成するDeep Learning のモデルは、様々なモジュールから構成されており、例えば、ニューラルネットワークに必要な、「レイヤ」「損失関数」「最適化」「初期化」「活性化関数」「正規化」についてそれぞれのモジュールを組み合わせて作成します。

ミニマリズム:それぞれのモジュールが短く、簡潔に構成されています。それぞれのコードが分かりやすく、ブラックボックス化されている部分があいません。

拡張性:新しいモジュールを追加することがとても簡単で、それぞれのモジュールには多くの実装例があります。

Pythonで実装:宣言形式の別個のモデル設定ファイルはなく、モデルはPythonコードで記述されます。したがって、コンパクトでデバッグと拡張が容易です。

◇本ブログでは、Keras を用いて、Deep Learning を紹介していきます。

インストール方法

ここでは、Tensorflow をバックエンドとして用いて、Keras を動かす方法を紹介します。

(インストール環境)
OS:Mac OS X ElCapitan(10.11.6)

1.Tensorflow のインストール (CPU Only)
pip3 install –upgrade tensorflow
https://www.tensorflow.org/install/install_mac

2.Keras のインストール
pip3 install keras
https://keras.io/ja/#_2

3.よく使うライブラリを導入
pip3 install scikit-learn

Exampleの紹介

Deep Learningについて、Keras ではどのように実装するか様々な例が紹介されています。次回からこれらの例を題材にDeep Learning の理解を深めていけるよう、紹介していきます(https://github.com/fchollet/keras/tree/master/examples

(Sho.)

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