摘要:簡稱是為和編寫的較早的商業級開源分布式深度學習庫。這一靈活性使用戶可以根據所需,在分布式生產級能夠在分布式或的基礎上與和協同工作的框架內,整合受限玻爾茲曼機其他自動編碼器卷積網絡或遞歸網絡。
Deeplearning4j(簡稱DL4J)是為Java和Scala編寫的較早的商業級開源分布式深度學習庫。DL4J與Hadoop和Spark集成,為商業環境(而非研究工具目的)所設計。Skymind是DL4J的商業支持機構。
Deeplearning4j技術先進,以即插即用為目標,通過更多預設的使用,避免太多配置,讓非研究人員也能夠進行快速的原型制作。DL4J同時可以規模化定制。DL4J遵循Apache 2.0許可協議,一切以其為基礎的衍生作品均屬于衍生作品的作者。
神經網絡使用情景
人臉/圖像識別
語音搜索
文本到語音(轉錄)
垃圾郵件篩選(異常情況探測)
欺詐探測
推薦系統(客戶關系管理、廣告技術、避免用戶流失)
回歸分析
為何選擇Deeplearning4j?
功能多樣的N維數組類,為Java和Scala設計
與GPU集合
可在Hadoop、Spark上實現擴縮
Canova:機器學習庫的通用向量化工具
ND4J:線性代數庫,較Numpy快一倍
Deeplearning4j包括了分布式、多線程的深度學習框架,以及普通的單線程深度學習框架。定型過程以集群進行,也就是說,Deeplearning4j可以快速處理大量數據。神經網絡可通過[迭代化簡]平行定型,與Java、Scala和Clojure均兼容。Deeplearning4j在開放堆棧中作為模塊組件的功能,使之成為較早的為微服務架構打造的深度學習框架。
DL4J神經網絡
受限玻爾茲曼機
卷積網絡 (圖像)
遞歸網絡/LSTMs(時間序列和傳感器數據)
遞歸自動編碼器
深度置信網絡
深度自動編碼器(問-答/數據壓縮)
遞歸神經傳感器網絡(場景、分析)
堆疊式降噪自動編碼器
更多用途請參見《如何選擇神經網絡》
深度神經網絡能夠實現前所未有的準確度。對神經網絡的簡介請參見概覽頁。簡而言之,Deeplearning4j能夠讓你從各類淺層網絡(其中每一層在英文中被稱為layer)出發,設計深層神經網絡。這一靈活性使用戶可以根據所需,在分布式、生產級、能夠在分布式CPU或GPU的基礎上與Spark和Hadoop協同工作的框架內,整合受限玻爾茲曼機、其他自動編碼器、卷積網絡或遞歸網絡。
此處為我們已經建立的各個庫及其在系統整體中的所處位置:
在定型深度學習網絡的過程中,有許多可供調節的參數。我們已盡可能對這些參數進行解釋,從而使Deeplearning4j能夠成為Java、Scala和Clojure編程人員的DIY工具。
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