Deeplearning4j

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(DL4J神经网络)
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==DL4J[http://deeplearning4j.org/neuralnet-overview 神经网络]==
 
==DL4J[http://deeplearning4j.org/neuralnet-overview 神经网络]==
 
[http://deeplearning4j.org/neuralnetworktable.html 如何选择神经网络]
 
[http://deeplearning4j.org/neuralnetworktable.html 如何选择神经网络]
*[http://deeplearning4j.org/zh-restrictedboltzmannmachine.html 受限玻尔兹曼机]
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/restrictedboltzmannmachine 受限玻尔兹曼机]
*[http://deeplearning4j.org/zh-convolutionalnets.html 卷积网络](图像)
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/convolutionalnets 卷积网络](图像)
*[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)
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/lstm 递归网络/LSTMs](时间序列和传感器数据)
*[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]
+
*https://deeplearning4j.org/cn/deepbeliefnetwork 深度置信网络]
*[http://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html 深度置信网络]
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/deepautoencoder 深度自动编码器](问-答/数据压缩)
*[http://deeplearning4j.org/deepautoencoder.html 深度自动编码器](问-答/数据压缩)
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/usingrnns 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)
+
*[https://deeplearning4j.org/cn/stackeddenoisingautoencoder 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]
+
*[https://github.com/deeplearning4j/rl4j 深度增强学习]
  
 
==为何选择DL4J==
 
==为何选择DL4J==

2017年7月3日 (一) 12:24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

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