和C++平台上（参见Steve Yegge关于一个芯片一个芯片地移植C++代码的博客，可以帮助你思考如何在速度和这种特定的技术债务之间进行权衡）。...Deeplearning4j和ND4J采用Apache 2.0许可协议发布。...速度 Deeplearning4j依靠ND4J进行基础的线性代数运算，事实表明其处理大矩阵乘法的速度至少是NumPy的两倍。这正是DL4J被NASA的喷气推进实验室所采用的原因之一。...第三，为了解决Java缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了ND4J。ND4J在分布式CPU或GPU上运行，可以通过Java或Scala的API进行对接。...Scala 我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注Scala，因为我们认为Scala具有成为数据科学主导语言的潜力。
那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。...Tensors是多维数组，就像numpy的ndarrays一样，也可以在GPU上运行。...PyTorch不是使用具有特定功能的预定义图形，而是为我们提供了一个构建计算图形的框架，甚至可以在运行时更改它们。这对于我们不知道在创建神经网络时应该需要多少内存的情况很有用。...DeepLearning4j在java中实现，因此与Python相比更高效，它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组的能力。这个框架还支持GPU和CPU。...它为不同的神经网络提供了大量支持，如CNN，RNN和LSTM。它可以在不牺牲速度的情况下处理大量数据。 八、结束 请记住，这些框架本质上只是帮助我们实现最终目标的工具。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...的矩阵运算库ND4J的使用，考虑到这是第二篇教程，因此还介绍了DL4J配置等内容，全文组织如下： Deeplearning4j的配置 ND4J简介及接口简介 RBM（受限玻尔兹曼机）简介 自己动手用ND4J...实现RBM 配置Deeplearning4j 对于有N卡且希望使用GPU的开发者，请先安装Cuda8.0或Cuda7.5，希望在CPU上运行DL4J的可忽略此步骤。...ND4J简介 ND4J是深度学习框架Deeplearning4j的矩阵运算框架，Python的Numpy类似。ND4J不仅可以在CPU上运行，也可以在GPU上运行，具有较好的运算效率。...下面列出一些ND4J常用操作： 随机产生矩阵 //创建一个shape为[3,5]的随机矩阵INDArray data = Nd4j.rand(new int[]{3,5});System.out.println
Deeplearning4j 生态圈中除了深度神经网络这个核心框架以外，还包括像 DataVec、ND4J、RL4J 等一些非常实用的子项目。...ND4J 加速张量运算 JVM 的执行速度一直为人所诟病。...鉴于 JVM 自身的局限性，Deeplearning4j 的张量运算通过 ND4J 在堆外内存（Off-Heap Memory/Direct Memory）上进行。...虽然 Deeplearning4j 并不是 GitHub 上 Fork 或者 Star 最多的深度学习框架，但这并不妨碍其成为 AI 工程师的一种选择。...就 Skymind 官方发布的信息看，在美国有像 IBM、埃森哲、NASA 喷气推进实验室等多家明星企业和实验机构，在使用 Deeplearning4j 或者其生态圈中的项目，如 ND4J。
分享内容可概括以下四方面： Deeplearning4j 生态圈主要功能模块的介绍 Deeplearning4j 单机 / 并行 / 分布式建模过程介绍 Deeplearning4j 对迁移学习、强化学习的支持...机器学习都需要依赖一个张量运算框架，对于 DL4j，他依赖的是 ND4j 这样一个框架，libnd4j 是 ND4j 调用的一个库。 ? Model Zoo 是官方给出的经典神经网络结构的实现。...DL4j 所依赖的张量运算库 ND4J，ND4j 可当作 JAVA 版的 Numpy。 ? ND4j 内存管理情况： ND4j 利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算。...设计的原因主要是我们所依赖张量运算库，大部分的运算空间都是在堆外内存上，把数据放到堆外内存可提高运行效率。 ?...ND4j 具体例子，第一个是如何去创建一个张量，并且把这个张量在底层存储的顺序打印出来。 第二个是 hadmard 乘积实现。
熟悉诸如 Deeplearning4j、Keras 等开源深度学习框架。 以下为主要分享内容： 分享主题为：基于 Java 的开源深度学习框架 - Deeplearning4j 的介绍与实例分享。...分享内容可概括以下四方面： Deeplearning4j 生态圈主要功能模块的介绍 Deeplearning4j 单机 / 并行 / 分布式建模过程介绍 Deeplearning4j 对迁移学习、强化学习的支持...DL4j 所依赖的张量运算库 ND4J，ND4j 可当作 JAVA 版的 Numpy。 ? ND4j 内存管理情况： ND4j 利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算。...设计的原因主要是我们所依赖张量运算库，大部分的运算空间都是在堆外内存上，把数据放到堆外内存可提高运行效率。 ?...ND4j 具体例子，第一个是如何去创建一个张量，并且把这个张量在底层存储的顺序打印出来。 第二个是 hadmard 乘积实现。
Deeplearning4j的案例和资料很少，官方的doc文件也非常简陋，基本上所有的类和函数的都没有解释。...Deeplearning4j开发环境配置 ND4J（DL4J的矩阵运算库）教程 基于DL4J的CNN、AutoEncoder、RNN、Word2Vec等模型的实现 简介 Deeplearning4j是由...SkyMind公司开源的分布式Java/Scala深度学习框架，支持在CPU或GPU上运行。...类似Python的Pandas组件 ND4J: 科学计算组件，主要是矩阵运算（支持CPU和GPU）。类似Python的numpy。...模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，例如: ?
分享内容可概括以下四方面： Deeplearning4j生态圈主要功能模块的介绍 Deeplearning4j单机/并行/分布式建模过程介绍 Deeplearning4j对迁移学习、强化学习的支持 基于...机器学习都需要依赖一个张量运算框架，对于DL4j，他依赖的是ND4j这样一个框架，libnd4j是ND4j调用的一个库。 ? Model Zoo 是官方给出的经典神经网络结构的实现。...DL4j所依赖的张量运算库ND4J，ND4j可当作JAVA 版的Numpy。 ? ND4j内存管理情况： ND4j利用了堆外内存和堆上内存两个部分的内存做相应的计算。...设计的原因主要是我们所依赖张量运算库，大部分的运算空间都是在堆外内存上，把数据放到堆外内存可提高运行效率。 ?...ND4j具体例子，第一个是如何去创建一个张量，并且把这个张量在底层存储的顺序打印出来。 第二个是hadmard乘积实现。
Deeplearning4j 和 ND4J 采用 Apache 2.0 许可协议发布。...速度 Deeplearning4j 依靠 ND4J 进行基础的线性代数运算，事实表明其处理大矩阵乘法的速度至少是 NumPy 的两倍。这正是 DL4J 被 NASA 的喷气推进实验室所采用的原因之一。...第三，为了解决 Java 缺少强大的科学计算库的问题，我们编写了 ND4J。ND4J 在分布式CPU 或 GPU 上运行，可以通过 Java 或 Scala 的 API 进行对接。...也就是说，如果要速度快，多加几盒处理器就好了。 最后，我们也在用 Java 为 DL4J 打造 NumPy 的基本应用，其中包括 ND-Array。...DL4S：基于 Scala 语言的深度学习 我们在打造 Deeplearning4j 和 ND4J 的过程中特别关注 Scala，因为我们认为 Scala 具有成为数据科学主导语言的潜力。
DeepLearning4J是什么？DeepLearning4J（DL4J）是一个开源的深度学习库，专为Java和Scala语言设计，提供了强大的功能来构建、训练和部署深度神经网络。...SameDiff：ND4J 库的一部分，作为自动微分和深度学习框架，使用图形方式（先定义后运行）类似 TensorFlow 的图模式，并计划支持动态图执行（类似 TensorFlow 2.x 的动态模式和...引入相关的DeepLearning4J和ND4J类库这些是程序所用到的DeepLearning4J和ND4J（数值计算库）相关的类库。它们提供了用于构建、训练和评估深度神经网络的工具。...创建神经网络模型MultiLayerNetwork是DeepLearning4J中用于多层神经网络的类，它支持多层感知机（MLP）和深度神经网络。...如第2类数字（实际标签为2）的正确预测数较低（554），而误分类为其他类别（如1、8）较多。第6类和第9类的错误率较高，表明模型在这些类别上表现较差。
让我们仔细看看 Submarine 项目（它是 Apache Hadoop 项目的一部分），请看下如何在 Hadoop 上运行这些深度学习工作。 为什么叫 Submarine 这个名字？...Submarine 计算引擎通过命令行向 YARN 提交定制的深度学习应用程序（如Tensorflow， Pytorch等）。...在计算引擎之上，它集成了其他生态系统，如 notebook (Zeppelin/Jupyter) 和 Azkaban。...关于 Docker 的相关知识，网上有很多： Docker 能从入门到精通的学习指南：https://zhuanlan.zhihu.com/p/460658036 如何创建 Docker 镜像？...ND4J 通过这些库共同支撑基于 JVM 的深度学习应用程序的所有需求。 DL4J 将数据集处理与算法模型训练分开处理，使用 DataVec 库加载和转换数据集，使用张量和 ND4J 库训练模型。
在 Deeplearning4j 的相关开源项目中，就有专门为张量运算而开发的 ND4J 和数据处理的 DataVec。它们的作用相当于 Python 中的 NumPy 和 Pandas。...与 Hadoop 和 Spark 集成，支持分布式 CPU 和 GPU Deeplearning4j 是原生支持在 Apache Spark 上构建分布式深度学习解决方案的框架。...就像在上文中提到的，GPU 等硬件的成熟大大加速了 AI 的发展。 Deeplearning4j 通过 JavaCPP 技术调用 cuBLAS 来实现在 GPU 上的加速建模。...由于 Deeplearning4j 生态圈的内容丰富，我将着重就最常用的 ND4J、DataVec、RL4J 做详细介绍。 ?...对优化理论、微分学、概率统计有一定的认识，对理解神经网络的基础理论（如 BP 算法）将大有裨益。
例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。...Spark的几个生态系统如MLlib及Tachyon对于开发深度学习模型很有用。 本文我们将介绍一些Spark能用的深度学习框架。这些框架和深度学习一样，都是比较新的库。...deeplearning4j框架是创建来在Hadoop及Spark上运行的。这个设计用于商业环境而不是许多深度学习框架及库目前所大量应用的研究领域。...○ nd4j （https://github.com/deeplearning4j/nd4j）有点像是一个numpy，Python中的SciPy工具。...deeplearning4j的官方站点上（http://deeplearning4j.org）不仅有对如何deeplearning4j的介绍，也有对深度学习的一般讨论，你还能学到前沿的技术与概念。
对此，多家企业及研究机构推出了自己的解决方案，如 Google 推出并开源了 TensorFlow，Facebook 主导 PyTorch 和 Caffe 2，Amazon 选择 MXNet 并打算投资围绕...在 Deeplearning4j 的相关开源项目中，就有专门为张量运算而开发的 ND4J 和数据处理的 DataVec。它们的作用相当于 Python 中的 NumPy 和 Pandas。...与 Hadoop 和 Spark 集成，支持分布式 CPU 和 GPU Deeplearning4j 是原生支持在 Apache Spark 上构建分布式深度学习解决方案的框架。...就像在上文中提到的，GPU 等硬件的成熟大大加速了 AI 的发展。 Deeplearning4j 通过 JavaCPP 技术调用 cuBLAS 来实现在 GPU 上的加速建模。...越来越受开发人员欢迎 自 Deeplearning4j 从 2016 年左右开源以来，功能优化与新特性的丰富使得项目本身不断得到完善，在 GitHub 上的 Commiter 活跃度与 Star 数量也不断增加
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师...接下来的五章将从这些概念出发，利用DL4J进行一系列深度学习实战： 构建深度网络； 先进的优化技术； 不同数据类型的矢量化； 在Spark上运行深度学习工作流。...本书中名称DL4J和Deeplearning4j是相同的。这两个术语都是指Deeplearning4j库中的一套工具。...第9章总结了本书的主体部分，回顾了如何在Spark和Hadoop上使用DL4J，并举例说明了可以在自己的Spark群集上运行的三个实例。 本书有许多相关主题的附录章节，但并不直接适用于主要章节。...主题包括： 人工智能； 在DL4J项目中使用Maven； 利用GPUs； 使用ND4J的API； 更多…。 谁是“从业者”？ 今天，“数据科学”这个术语并没有清晰的定义，经常以不同的方式使用。
我们还创建了一个非常酷的针对每个深度学习框架的信息图表，附在在文章的末尾，为每个数据科学家所必备。 目录 一、什么是深度学习框架？...TensorFlow如此流行的最大原因之一是支持多种语言来创建深度学习模型，比如Python、C和R，并且有不错的文档和指南。...与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...可以使用PyTorch处理各种来自深度学习的挑战，包括： 影像（检测、分类等） 文本(NLP) 增强学习 想知道如何在机器上安装PyTorch，请稍等片刻。...这是你理想的深度学习框架！Deeplearning4j是用Java实现的，因此与Python相比效率更高。它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组（也称为张量）的能力。
与特定功能的预定义的图表不同，PyTorch提供了一个框架，用于在运行时构建计算图形，甚至在运行时也可以对这些图形进行更改。当不知道创建神经网络需要多少内存的情况下，这个功能便很有价值。...上的NumPy。...TensorFlow为大多数复杂的深度学习模型预先编写好了代码，比如递归神经网络和卷积神经网络，其次，它支持多种语言来创建深度学习模型，比如Python语言、C语言和R语言等，并且有不错的文档和指南支持...Deeplearning4j用Java实现，与Python相比效率更高。它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组(也称为张量)的能力。该框架还支持CPU和GPU。...Deeplearning4j适用于图像、CSV 和纯文本等不同的数据类型。
Taste是由Sean Owen在SourceForge上创建的CF（协同过滤）的开源项目，并于2008年捐赠给Mahout。...Neuroph的核心类对应于基本的神经网络概念，如人工神经元，神经元层，神经元连接，权重，传递函数，输入函数，学习规则等.Neuroph支持常见的神经网络架构，如具有反向传播的多层感知器，Kohonen...有用的链接 Neuroph 主页 GitHub上 Deeplearning4j 为Java和Scala编写的第一个商业级，开源，分布式深度学习库。...特征 分布式CPU和GPU Java，Scala和Python API 适用于微服务架构 通过迭代减少的并行训练 在Hadoop上可扩展 GPU支持在AWS上进行扩展 库： Deeplearning4J...一种可满足的模理论解算器，作为通用图形查询引擎的一部分构建，用于执行图形和超图形模式匹配（同构子图发现）。 基于概率逻辑网络（PLN）的概率推理引擎的实现。
[1] 数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。...数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。...[1] 机器学习有下面几种定义： (1)机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。...Chainer Comparison of deep-learning software D DADiSP Data Mining Extensions Deep Web Technologies Deeplearning4j...software) Massive Online Analysis MATLAB MeeMix Megvii Microsoft Cognitive Toolkit ML.NET Mlpack Mlpy N ND4J
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。...数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。...[1] 机器学习有下面几种定义： 机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能。 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。...Chainer Comparison of deep-learning software D DADiSP Data Mining Extensions Deep Web Technologies Deeplearning4j...software) Massive Online Analysis MATLAB MeeMix Megvii Microsoft Cognitive Toolkit ML.NET Mlpack Mlpy N ND4J
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