欢迎大家赞助一杯啤酒🍺 我们准备了下酒菜：Formal mathematics/Isabelle/ML, Formal verification/Coq/ACL2, C++/F#/Lisp
Deeplearning4j
来自开放百科 - 灰狐
（版本间的差异）
小 (→DL4J神经网络) |
小 (→图集) |
||
| 第46行： | 第46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 | ||
</gallery> | </gallery> | ||
2016年3月19日 (六) 04:17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
- 受限玻尔兹曼机
- 卷积网络（图像）
- 递归网络/LSTMs（时间序列和传感器数据）
- 递归自动编码器
- 深度置信网络
- 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）
- 堆叠式降噪自动编码器
为何选择DL4J
为何选择Deeplearning4j？
- 功能多样的N维数组类，为Java和Scala设计
- 与GPU集合
- 可在Hadoop、Spark上实现伸缩
- Canova：机器学习库的通用向量化工具
- ND4J：线性代数库，较Numpy快一倍
- 文档全面、有深度、多语言
指南
推荐引擎
Build a Recommendation Engine With DL4J
Spark
- Deeplearning4j on Spark
- Iterative Reduce With DL4J on Hadoop and Spark
- How to Speed Up Spark With Native Binaries and OpenBlas
图集
DL4J
工业应用
DL4J UI
神经网络
链接
分享您的观点
