كيراس (مكتبة شبكات عصبونية)
| نوع | |
|---|---|
| المنصة | |
| النموذج المصدري | |
| متوفر بلغات | |
| المطور الأصلي | |
| المطورون |
متعددون |
| موقع الويب |
| لغة البرمجة | |
|---|---|
| حالة التطوير |
نشط |
| الإصدار الأول |
27 مارس 2015 |
| الإصدار الأخير |
2.3.1[1] |
| المستودع | |
| الرخصة |
كيراس (بالإنجليزية Keras) هي مكتبة شبكات عصبونية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون . يمكن أن تعمل بالاعتماد على تنسرفلو ، أدوات ميكروسوفت الإدراكية ، لغة آر ، Theano ، أو PlaidML .[3][4][5] صُمّمت لتمكين إجراء التجارب على الشبكات العصبية العميقة بشكل سريع، وهي تركز على أن تكون سهلة الاستخدام ومرنة وقابلة للتوسيع. تم تطويرها كجزء من الجهد البحثي لمشروع ONEIROS (نظام تشغيل الروبوت الذكي العصبي الإلكتروني المفتوح) ، [6] ومنشئها الرئيسي ومسؤول صيانتها هو فرانسوا شوليه ، أحد مهندسي جوجل . شوليه هو مبتكر نموذج الشبكات العصبية العميقة المسمى XCeption.[7]
في عام 2017 ، قرر فريق تنسرفلو من جوجل إضافة دعم كيراس في مكتبة تنسرفلو الأساسية.[8] أوضح شوليه أن كيراس قد تم تصميمها لتكون واجهة برمجية بدلاً من إطار مستقل للتعلم الآلي. تقدم كيراس مجموعة من المستويات الأعلى وأكثر بديهية من التجريدات التي تجعل من السهل تطوير نماذج التعلم العميق بغض النظر عن الخلفية المستخدمة لتنفيذ العمليات الحسابية (سواء كانت تنسرفلو أو غيرها).[9] أضافت ميكروسوفت أيضًا واجهة خلفية مبنية على أدوات ميكروسوفت الإدراكية CNTK إلى كيراس ، وهي متوفرة اعتبارًا من CNTK الإصدار 2.0.[10][11]
الميزات[عدل]
تحتوي كيراس على نماذج جاهزة للعديد من المكونات الأساسية المستخدمة في بناء الشبكات العصبونية مثل الطبقات، دوال الهدف، دوال التنشيط، وسائل التحسين، ومجموعة من الأدوات لجعل العمل مع بيانات الصور والنصوص أسهل لتبسيط ما يلزم من كتابة الأكواد المطلوبة لبرمجة شبكة عصبية عميقة.
أكواد مشروع كيراس متاحة على GitHub ، وتشمل منتديات الدعم المجتمعية صفحة مشكلات GitHub وقناة للتواصل على منصة Slack.
بالإضافة إلى الشبكات العصبية القياسية ، تدعم كيراس الشبكات العصبية الالتفافية CNN والتكرارية RNN . وتدعم كذلك بعض أنواع الطبقات المساعدة العامة مثل التسرب ، وتطبيع الدفعات ، والتجميع .[12]
تتيح كيراس للمستخدمين إنتاج نماذج شبكات عصبونية عميقة على الهواتف الذكية ( iOS وAndroid ) أو على الويب أو على آلة جافا الافتراضية .[4] كما تسمح باستخدام التدريب الموزع لنماذج التعلم العميق على عناقيد من وحدات معالجة الرسومات (GPU) ووحدات معالجة الموتر (TPU) بشكل أساسي بالاشتراك مع CUDA .[13]
الشعبية[عدل]
أعلنت كيراس تحقيق أكثر من 250،000 مستخدم فردي اعتبارًا من منتصف 2018.[4] كانت كيراس الأداة العاشرة الأكثر استشهادًا في استطلاع برمجيات KDnuggets 2018 وسجلت استخدامًا بنسبة 22٪.[14]
المراجع[عدل]
- كيراس (مكتبة شبكات عصبونية) على موقع Open Hub (الإنجليزية)
- ^ GitHub release, retrieved 2019-12-09 نسخة محفوظة 2020-06-02 على موقع واي باك مشين.
- ^ "Release 3.3.2". 22 أبريل 2024. اطلع عليه بتاريخ 2024-04-23.
- ^ "Keras backends". keras.io. مؤرشف من الأصل في 2020-05-06. اطلع عليه بتاريخ 2018-02-23.
- ^ أ ب ت "Why use Keras?". keras.io. مؤرشف من الأصل في 2020-05-28. اطلع عليه بتاريخ 2020-03-22.
- ^ "R interface to Keras". keras.rstudio.com. مؤرشف من الأصل في 2019-07-25. اطلع عليه بتاريخ 2020-03-22.
- ^ "Keras Documentation". keras.io. مؤرشف من الأصل في 2020-06-02. اطلع عليه بتاريخ 2016-09-18.
- ^ Chollet، François (4 أبريل 2017). "Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions". arXiv:1610.02357 [cs]. مؤرشف من الأصل في 2020-05-28.
- ^ "Module: tf.keras | TensorFlow". TensorFlow (بالإنجليزية). Archived from the original on 2020-05-05. Retrieved 2018-11-14.
- ^ Chollet GitHub Comment نسخة محفوظة 2017-03-11 على موقع واي باك مشين.
- ^ CNTK Keras GitHub Issue نسخة محفوظة 2020-02-02 على موقع واي باك مشين.
- ^ alexeyo. "CNTK_2_0_Release_Notes". docs.microsoft.com (بالإنجليزية الأمريكية). Archived from the original on 2020-02-02. Retrieved 2017-06-14.
- ^ "Core - Keras Documentation". keras.io (بالإنجليزية). Archived from the original on 2020-05-08. Retrieved 2018-11-14.
- ^ "Using TPUs | TensorFlow". TensorFlow (بالإنجليزية). Archived from the original on 2019-06-04. Retrieved 2018-11-14.
- ^ Piatetsky، Gregory. "Python eats away at R: Top Software for Analytics, Data Science, Machine Learning in 2018: Trends and Analysis". KDnuggets. KDnuggets. مؤرشف من الأصل في 2020-02-02. اطلع عليه بتاريخ 2018-05-30.
