Machine learning 凯拉斯、千层面、布洛克和西亚诺之间的关系？

凯拉斯、千层面、布洛克和西亚诺之间有什么关系？前者的参考文献称，它们“构建在”Theano之上，但似乎Theano本身也可以用于运行神经网络。这是错误的吗？

它们是在顶部构建的，这并不意味着theano不能用于相同的目的。如果某个东西是建在上面的，这意味着它是使用theano来实现目标的东西。构建在某事物之上只是为了以更简单的方式提供某些功能。使用Keras或Lasagne开发NNs要比纯Theano简单得多（这只是蒙特利尔支持Pyrearn开发的一个研究项目）

你会说这是真的吗：对于一个给定的任务，可能需要5-10行以上的代码在Theano中，并且可能需要大量的参数说明。Keras构建的包装函数可以通过限制或设置许多默认规范来完成相同的任务，这样用户就不必看到它。此外，Theano可能会使用较低级别的脚本语言来提高效率，而Keras/Lasagne并不关注这一点，而只是依靠Theano来为他们做这件事？这抓住了这些库的许多属性之一。你似乎想写一些博客文章，或者可能是家庭作业/论文作业——如果是这种情况，你应该深入了解每个图书馆的实际能力，你将无法用三句话来总结这些。对不起，我没有写论文。只是想让事情变得有意义。。。我发布了一个单独的问题，解决了更大的问题，但效果不太好……关于小问题，问题，没有实现全面的指导（这或多或少是你在第二个问题中要求的），所以随着时间的推移，它可能会得到更多的反对票（并且可能最终关闭）Theano不仅仅是一个支持pylearn的辅助研究项目；派勒恩现在甚至还没有开发出来。