Deeplearning4j

来自开放百科 - 灰狐
(版本间的差异)
跳转到: 导航, 搜索
(指南)
(指南)
(未显示1个用户的8个中间版本)
第9行: 第9行:
 
*欺诈探测
 
*欺诈探测
 
*[[Recommender system|推荐系统]](客户关系管理、广告技术、避免用户流失)
 
*[[Recommender system|推荐系统]](客户关系管理、广告技术、避免用户流失)
*回归分析
+
*[http://deeplearning4j.org/linear-regression.html 回归分析]
  
==DL4J神经网络==
+
==DL4J[http://deeplearning4j.org/neuralnet-overview 神经网络]==
*受限玻尔兹曼机
+
[http://deeplearning4j.org/neuralnetworktable.html 如何选择神经网络]
*卷积网络(图像)
+
*[http://deeplearning4j.org/zh-restrictedboltzmannmachine.html 受限玻尔兹曼机]
*递归网络/LSTMs(时间序列和传感器数据)
+
*[http://deeplearning4j.org/zh-convolutionalnets.html 卷积网络](图像)
*递归自动编码器
+
*[http://deeplearning4j.org/usingrnns.html 递归网络]/[http://deeplearning4j.org/lstm.html LSTMs](时间序列和传感器数据)
*深度置信网络
+
*[https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j/blob/master/deeplearning4j-core/src/main/java/org/deeplearning4j/nn/layers/feedforward/autoencoder/recursive/RecursiveAutoEncoder.java 递归自动编码器]
*深度自动编码器(问-答/数据压缩)
+
*[http://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html 深度置信网络]
 +
*[http://deeplearning4j.org/deepautoencoder.html 深度自动编码器](问-答/数据压缩)
 
*递归神经传感器网络(场景、分析)
 
*递归神经传感器网络(场景、分析)
*堆叠式降噪自动编码器
+
*[http://deeplearning4j.org/stackeddenoisingautoencoder.html 堆叠式降噪自动编码器]
  
 
==为何选择DL4J==
 
==为何选择DL4J==
第27行: 第28行:
 
*可在Hadoop、Spark上实现伸缩
 
*可在Hadoop、Spark上实现伸缩
 
*[http://deeplearning4j.org/canova.html Canova]:机器学习库的通用向量化工具
 
*[http://deeplearning4j.org/canova.html Canova]:机器学习库的通用向量化工具
*[http://nd4j.org/zh-getstarted.html ND4J]:线性代数库,较[[Numpy]]快一倍
+
*[[ND4J]]:线性代数库,较[[Numpy]]快一倍
 
*[http://deeplearning4j.org/documentation 文档全面、有深度、多语言]
 
*[http://deeplearning4j.org/documentation 文档全面、有深度、多语言]
  
 
==指南==
 
==指南==
 +
git clone https://github.com/deeplearning4j/dl4j-0.4-examples.git
 +
cd dl4j-0.4-examples/
 +
mvn clean install
 +
使用 [[IntelliJ IDEA]] 打开项目,[http://deeplearning4j.org/quickstart.html 完成DL4J第一次体验]。
  
 
==推荐引擎==
 
==推荐引擎==
第45行: 第50行:
 
image:deep-learning-use-case-industries.png|工业应用
 
image:deep-learning-use-case-industries.png|工业应用
 
image:deeplearning4j-ui.png|DL4J UI
 
image:deeplearning4j-ui.png|DL4J UI
 +
image:neural-network-table.png|神经网络
 +
image:Deeplearning4j-Reference-Architecture-CPU-GPU-Training.png|DL4J参考架构:训练
 +
image:Deeplearning4j-Reference-Architecture-CPU-GPU-Scoring.png|DL4J参加架构:得分
 
</gallery>
 
</gallery>
  
第51行: 第59行:
 
*[https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j deeplearning4j @ github]
 
*[https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j deeplearning4j @ github]
 
*[http://docs.huihoo.com/javadoc/deeplearning4j/ deeplearning4j javadoc]
 
*[http://docs.huihoo.com/javadoc/deeplearning4j/ deeplearning4j javadoc]
 +
*[http://deeplearning4j.org/glossary 深度学习词汇表]
 +
*[http://deeplearning4j.org/compare-dl4j-torch7-pylearn.html DL4J vs. Torch vs. Theano vs. Caffe vs. TensorFlow]
 
*[http://skymind.io/ Skymind]是DL4J的商业支持机构
 
*[http://skymind.io/ Skymind]是DL4J的商业支持机构
  
 
[[category:deep learning]]
 
[[category:deep learning]]
 
[[category:neural network]]
 
[[category:neural network]]
 +
[[category:recommender system]]
 
[[category:hadoop]]
 
[[category:hadoop]]
 
[[category:spark]]
 
[[category:spark]]

2016年5月3日 (二) 03:15的版本

deeplearning4j:开源(Apache v2)神经网络平台,基于 Apache Hadoop, Apache Spark 构建,为 Java, Scala & Clojure 编程语言提供的深度学习库。

目录

应用场景

神经网络应用情景

  • 人脸/图像识别
  • 语音搜索
  • 文本到语音(转录)
  • 垃圾邮件筛选(异常情况探测)
  • 欺诈探测
  • 推荐系统(客户关系管理、广告技术、避免用户流失)
  • 回归分析

DL4J神经网络

如何选择神经网络

为何选择DL4J

为何选择Deeplearning4j?

指南

git clone https://github.com/deeplearning4j/dl4j-0.4-examples.git
cd dl4j-0.4-examples/
mvn clean install

使用 IntelliJ IDEA 打开项目,完成DL4J第一次体验

推荐引擎

Build a Recommendation Engine With DL4J

Spark

图集

链接

分享您的观点
个人工具
名字空间

变换
操作
导航
工具箱