Deeplearning4j

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(为何选择DL4J)
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*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
*ND4J:线性代数库,较[[Numpy]]快一倍
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*[http://nd4j.org/ ND4J]:线性代数库,较[[Numpy]]快一倍
  
 
==指南==
 
==指南==

2016年3月15日 (二) 17:12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

指南

图集

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