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Keras 简介
本课程是关于 Keras 库的入门介绍，涵盖其特性与架构。
什么是 Keras？
Keras 是一个强大的 _Python 库_，用于开发和评估深度学习模型。
它基于流行的深度学习库（如 TensorFlow 和 Theano）构建。
Framework
为什么使用 Keras？
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Theano 和 TensorFlow 都是非常强大的库，但在构建深度学习网络时都较为复杂难懂。Keras 封装了这些高效的数值计算库。
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Keras 只需几行代码即可定义并训练神经网络模型。
Keras 的架构
Keras API 的核心组成部分包括：
- 模型（Model）
- 层（Layer）
- 核心模块（Core Modules）
每个神经网络都由 Keras 模型 表示，而该模型由多个 Keras 层 构成。Keras 层 API 用于表示神经网络的输入层、隐藏层和输出层。Keras 模型和层可以调用 Keras 模块 来实现激活函数、损失函数、正则化函数等功能。
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Keras 架构
📝 注意：由于本课程的重点是前馈神经网络，因此我们不会详细讲解图中灰色标注的部分。后续课程将逐一介绍其余所有组件。
关键要点
- Keras 封装了 Theano 和 TensorFlow 等数值计算库。
- 神经网络可由 Keras 模型表示，该模型由 Keras 层组成。模型和层 API 均可访问 Keras 模块 API。