PlusPedia wird derzeit technisch modernisiert. Aktuell laufen Wartungsarbeiten. Für etwaige Unannehmlichkeiten bitten wir um Entschuldigung; es sind aber alle Artikel zugänglich und Sie können PlusPedia genauso nutzen wie immer.
Neue User bitte dringend diese Hinweise lesen:
Anmeldung - E-Mail-Adresse Neue Benutzer benötigen ab sofort eine gültige Email-Adresse. Wenn keine Email ankommt, meldet Euch bitte unter NewU25@PlusPedia.de.
Hinweis zur Passwortsicherheit:
Bitte nutzen Sie Ihr PlusPedia-Passwort nur bei PlusPedia.
Wenn Sie Ihr PlusPedia-Passwort andernorts nutzen, ändern Sie es bitte DORT bis unsere Modernisierung abgeschlossen ist.
Überall wo es sensibel, sollte man generell immer unterschiedliche Passworte verwenden! Das gilt hier und im gesamten Internet.
Aus Gründen der Sicherheit (PlusPedia hatte bis 24.07.2025 kein SSL | https://)
Bei PlusPedia sind Sie sicher: – Wir verarbeiten keine personenbezogenen Daten, erlauben umfassend anonyme Mitarbeit und erfüllen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) vollumfänglich. Es haftet der Vorsitzende des Trägervereins.
PlusPedia blüht wieder auf als freundliches deutsches Lexikon.
Wir haben auf die neue Version 1.43.3 aktualisiert.
Wir haben SSL aktiviert.
Hier geht es zu den aktuellen Aktuelle Ereignissen
Keras
Keras
| |
---|---|
Basisdaten
| |
Maintainer | Community-Projekt, initiiert durch François Chollet
|
Versionen | 2.2.0 [1]
|
Betriebssystem | Plattformunabhängigkeit
|
Programmiersprache | Python
|
Kategorie | Neuronale Netze
|
Lizenz | MIT-Lizenz
|
Keras.io |
Keras ist eine Open Source Lernprogramm-Bibliothek, geschrieben in Python_(Programmiersprache). Sie wurde von François Chollet geschrieben und erstmals am 28.3.2015 veröffentlicht.[2] Zu den von Keras unterstützten Backends gehören Tensorflow, CNTK und Theano. Das Ziel vom Keras ist es, diese Bibliotheken so einsteigerfreundlich wie möglich zu machen.[3]
Seit dem Release von TensorFlow 1.4 ist Keras Teil der Tensorflow Core API, jedoch wird Keras als Bibliothek weitergeführt, da es laut François Chollet nicht als Schnittstelle für Tensorflow, sondern als Schnittstelle für viele Bibliotheken gedacht ist. [4] [5]
Beispiel
Das folgende Beispiel soll die grundlegende Funktionsweise darstellen, darin wird einem neuronalen Netzwerk mithilfe von Keras die Funktion eines Exklusiv-Oder-Gatter beigebracht:
#Keras laden
from keras.layers import Dense,Input
from keras.models import Sequential
#Numpy laden
import numpy as np
#Daten in Listen speichern
Eingangswerte = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
Ausgangswerte = np.array([[0],[1],[1],[0]])
#Erstellt das Model mit 2 Eingangsnodes, 32 Mittelnodes und einer Aussgangsnode
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
#Compeliert das Model, damit es spaeter verwendet werden kann
model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
#Trainiert das Model mit den Eingangs- und den entsprechenden Ausgangswerten fuer 500 Epochen
model.fit(x=Eingangswerte,y=Ausgangswerte,epochs=500,verbose=0)
#Testet die Eingangsdaten und schreibt die Ergebnisse in die Console
print(model.predict(Eingangswerte))
Als Ausgabe erhält man folgendes:
[[0.22572424] # Eingang 0 und 0, zu erwartender Ausgang 0
[0.8281066 ] # Eingang 0 und 1, zu erwartender Ausgang 1
[0.80670524] # Eingang 1 und 0, zu erwartender Ausgang 1
[0.17283553]] # Eingang 1 und 1, zu erwartender Ausgang 0
Siehe auch
Weblinks
Einzelnachweise
- ↑ Keras 2.2.0. 7.6.2018. Abgerufen am 9. Juli 2018. (englisch)
- ↑ Add initial public version of Keras. 28.3.2015. Abgerufen am 9. Juli 2018. (englisch)
- ↑ Keras backends. 4.1.2018. Abgerufen am 9. Juli 2018. (englisch)
- ↑ Release TensorFlow 1.4.0. 2.11.2017. Abgerufen am 9. Juli 2018. (englisch)
- ↑ Good news, Tensorflow chooses Keras! #5050. 16.1.2017. Abgerufen am 9. Juli 2018. (englisch)