Deeplearning4j（简称DL4J）是为Java和Scala编写的首个商业级开源分布式深度学习库。DL4J与Hadoop和Spark集成，为商业环境（而非研究工具目的）所设计。Skymind是DL4J的商业支持机构。
Deeplearning4j技术先进，以即插即用为目标，通过更多预设的使用，避免太多配置，让非研究人员也能够进行快速的原型制作。DL4J同时可以规模化定制。DL4J遵循Apache 2.0许可协议，一切以其为基础的衍生作品均属于衍生作品的作者。
神经网络使用情景
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人脸／图像识别
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语音搜索
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文本到语音（转录）
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垃圾邮件筛选（异常情况探测）
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欺诈探测
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推荐系统（客户关系管理、广告技术、避免用户流失）
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回归分析
为何选择Deeplearning4j？
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功能多样的N维数组类，为Java和Scala设计
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与GPU集合
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可在Hadoop、Spark上实现扩缩
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Canova：机器学习库的通用向量化工具
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ND4J：线性代数库，较Numpy快一倍
Deeplearning4j包括了分布式、多线程的深度学习框架，以及普通的单线程深度学习框架。定型过程以集群进行，也就是说，Deeplearning4j可以快速处理大量数据。神经网络可通过[迭代化简]平行定型，与Java、Scala和Clojure均兼容。Deeplearning4j在开放堆栈中作为模块组件的功能，使之成为首个为微服务架构打造的深度学习框架。
DL4J神经网络
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卷积网络 （图像）
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深度自动编码器（问－答／数据压缩）
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递归神经传感器网络（场景、分析）
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更多用途请参见《如何选择神经网络》
深度神经网络能够实现前所未有的准确度。对神经网络的简介请参见概览页。简而言之，Deeplearning4j能够让你从各类浅层网络（其中每一层在英文中被称为layer）出发，设计深层神经网络。这一灵活性使用户可以根据所需，在分布式、生产级、能够在分布式CPU或GPU的基础上与Spark和Hadoop协同工作的框架内，整合受限玻尔兹曼机、其他自动编码器、卷积网络或递归网络。
此处为我们已经建立的各个库及其在系统整体中的所处位置：
在定型深度学习网络的过程中，有许多可供调节的参数。我们已尽可能对这些参数进行解释，从而使Deeplearning4j能够成为Java、Scala和Clojure编程人员的DIY工具。
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一、Deeplearning4j概述 Deeplearning4j 是一套用于在JVM上运行深度学习的工具。它是唯一一个允许您从 java 训练模型，同时通过我们的 cpython 绑定、模型导入支持以及其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）的互操作的混合执行与 python 生态系统互操作的框架。 用例包括导入和重新训练模型（
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一、简介 DL4J提供以下类来配置网络： 1、多层网络 2、计算图 MultiLayerNetwork由一个输入层和一个输出层组成，它们之间是一叠层。 ComputationGraph用于构建比MultiLayerNetwork拥有更复杂体系结构的网络。它可以具有多个输入层，多个输出层，并且它们之间的层可以通过直接的非循环图连接。 通过本教程，我们能够掌握在DL4J进行多层网络层与计算图搭建的方法
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一、环境设置 我们使用deeplearning4j (dl4j) 库创建一个简单的神经网络，该库是一种现代且强大的机器学习工具。 让我们将所需的库添加到我们的 Maven pom.xml文件中，如下配置。 <properties> <dl4j-master.version>1.0.0-M2</dl4j-master.version> <java.ve
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DL框架之DL4J/Deeplearning4j：深度学习框架DL4J/Deeplearning4j的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 深度学习框架Deeplearning4j的简介 1、Deeplearning4j特点 2、DL4J的几个模块 深度学习框架Deeplearning4j的安装 深度学习框架Deeplearning4j的简使用方法 1、Deeplearning4J 定义LeNet
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1、官方中文文档 https://deeplearning4j.konduit.ai/v/zhong-wen-v1.0.0/ 2、官方提供的所有依赖jar包 https://deeplearning4j.org/api/latest/ 3、官方例子dl4j-examples下载 https://github.com/eclipse/deeplearning4j-examples 4、dl4j的基本
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Deeplearning4j（DL4J）是专门为JVM编写的一个开源深度学习框架，主要用于商业级需求。该框架完全使用Java编写，因此名称中包含了4j”。因为是使用流行的Java语言编写的，所以Deeplearning4j开始受到更多的人和从业者的欢迎。 该框架基本上是由Hadoop和Spark集成的分布式深度学习库组成的。在Hadoop和Spark的帮助下，我们可以轻松地分发模型和大数据集，并运
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Eclipse Deeplearning4j GiChat课程：https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9f Eclipse Deeplearning4j 系列博客：https://blog.csdn.net/wangongxi Eclipse Deeplearning4j Github：https://github.com/
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Deeplearning4j是java写的，就去看源代码，现在吐槽一下， 1：初始化的结构太繁冗了，采用Build没有意见，但是一圈套一圈。初始化最求结构简单有效，逻辑需要都是单向的，deeplearning4j为global赋值，加了一层，而且参数初始化后保留的conf的引用。喜欢Spark的初始换方式， global直接设置为全局的MetaData。而且配置的类名和实际的层的类名是一致的。比如
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主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
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Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
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现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
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深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
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Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
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你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的