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Deeplearning4j
来自开放百科 - 灰狐
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*[http://deeplearning4j.org/spark-fast-native-binaries.html How to Speed Up Spark With Native Binaries and OpenBlas] | *[http://deeplearning4j.org/spark-fast-native-binaries.html How to Speed Up Spark With Native Binaries and OpenBlas] | ||
2017年7月7日 (五) 13:29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
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）
- 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
- 深度增强学习
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
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
- 基于Spark的Deeplearning4j
- DL4J与基于Hadoop和Spark的迭代式归纳
- How to Speed Up Spark With Native Binaries and OpenBlas
Scala
C++
图集
DL4J
DL4J组件
工业应用
DL4J UI
神经网络
DL4J参考架构:训练
DL4J参加架构:得分
SKIL参考架构
链接
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