پیشنهاد چارچوب یادگیری عمیق برای علوم اعصاب: نویسندگان پیشنهاد می‌کنند که مفاهیم یادگیری عمیق (شامل توابع هدف، قوانین یادگیری و معماری شبکه‌ها) برای پیشبرد درک ما از مدارهای عصبی، به‌ویژه در مواردی که رویکردهای سنتی علوم اعصاب با مشکل مواجه می‌شوند، استفاده شود.

کاربرد مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی در علوم اعصاب: از طریق استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی که برای وظایف مشابه با وظایفی که مغز انجام می‌دهد، بهینه‌سازی شده‌اند، پژوهشگران می‌توانند پیش‌بینی‌هایی درباره فعالیت عصبی انجام داده و نمایه‌های مغزی را بهتر درک کنند.

نقش تکامل و یادگیری وظیفه‌محور: نویسندگان به بحث در مورد چگونگی شکل‌گیری مدارهای عصبی توسط زیست‌شناسی تکاملی برای حل وظایف خاص زیست‌محیطی می‌پردازند، مشابه نحوه آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی برای انجام وظایف خاص.

ویژگی‌های کلیدی Keras
✅رابط برنامه‌نویسی کاربرپسند: Keras دارای یک API ساده است که به کاربران اجازه می‌دهد با کمترین تلاش، مدل‌های خود را سریعاً نمونه‌سازی و بسازند. این ویژگی به‌طور ویژه برای کاهش بار ذهنی توسعه‌دهندگان، به‌خصوص در شروع کار با یادگیری عمیق طراحی شده است.

✅ماژولار بودن: Keras بلوک‌های ساختاری ماژولار برای شبکه‌های عصبی فراهم می‌کند، از جمله لایه‌ها، توابع Loss fucntion، بهینه‌سازها که همگی قابل شخصی‌سازی و گسترش هستند.

✅مدل‌ها و لایه‌های از پیش تعریف‌شده: Keras شامل بسیاری از لایه‌های از پیش ساخته شده (مانند Dense، Conv2D، LSTM) و معماری‌های از پیش تعریف‌شده مانند ResNet، VGG، و MobileNet است که به کاربران اجازه می‌دهد به راحتی از معماری‌های پیشرفته استفاده کنند.