◇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。
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.）
