DeepMind的“十四行诗”提供了Keras所没有的东西？

Question

我真的对DeepMind为TensorFlow提供的十四行诗库的用途感到困惑。据我所知，从文档中可以看出，它似乎从本质上做了Keras所做的事情(灵活的功能抽象)。谁能告诉我十四行诗的优点是什么？

Answer 1

他们之间没有太大的区别。它们都是：

• 高级面向对象库，在开发神经网络(NN)或其他机器学习(ML)算法时带来抽象。
• 构建在TensorFlow之上(为Keras添加了Theano )。

那他们为什么要做十四行诗呢？看来Keras似乎不适合DeepMind的需要。因此，DeepMind提出了十四行诗，一个高级面向对象的编程库，建立在TensorFlow之上，以满足其研究需求。

Keras和Sonnet都试图简化深度强化学习，其主要区别是十四行诗特别适合DeepMind探索的问题。

在我看来，十四行诗的主要优点是你可以用它来复制DeepMind的论文中演示的研究，比keras更容易，因为DeepMind将使用十四行诗本身。除了这个优势之外，它只是另一个框架，可以用来探索深层次的RL问题。