Keras
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2026/05/10 05:46 UTC 版)
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Keras の公式ロゴマーク。
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| 作者 | François Chollet | ||
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| 開発元 | various | ||
| 初版 | 2015年3月27日 | ||
| 最新版 |
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| リポジトリ | |||
| 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、AI、ディープラーニングフレームワーク | ||
| ライセンス | MITライセンス、Apache-2.0 | ||
| 公式サイト | keras |
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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、Deeplearning4j、TensorFlow、CNTK、Theano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 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
- ↑ “Release 3.14.1” (2026年5月7日). 2026年5月8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。
関連項目
外部リンク
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|---|---|
| モデル実装フレームワーク |
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| オープンソースミドルウェア（現行） | |
| プロプライエタリミドルウェア |
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| バックエンド |
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| 開発停止 | |
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