DL4J

DL4J中文文档/模型/计算图

用计算图构建复杂网络架构本页描述了如何使用DL4J的计算图功能来构建更复杂的网络。
bewithme·2020-08-23 23:01

DL4J中文文档/语言处理/Word2Vec

Word2Vec,Doc2vec&GloVe:用于自然语言处理的神经词嵌入内容介绍神经词嵌入有趣的Word2Vec结果给我代码Word2Vec剖析安装，加载与训练代码示例问题排查与Word2Vec调试Word2Vec用例外语GloVe(全局向量)与Doc2VecWord2Vec介绍Word2Vec是一个处理文本的两层神经网络。它的输入是一个文本语料库，它的输出是一组向量：语料库中的单词的特征向量。
bewithme·2020-08-23 23:01

DL4J中文文档/分布式深度学习/技术说明

DL4J分布式训练:技术说明本节将介绍DL4J的ApacheSpark梯度共享训练实现的技术细节。关于参数平均实现的细节也有。注意，从1.0.0beta开始，参数平均实现已经被梯度共享实现所取代。
bewithme·2020-08-23 23:01

DL4J中文文档/开始/贡献

ND4J是建立DL4J的数学后端。所有的DL4J神经网络都是使用ND4J中的运算（矩阵乘法、向量运算等）来构建的。
bewithme·2020-08-23 23:01

DL4J中文文档/模型/卷积

什么是卷积神经网络?神经网络配置中的每一层表示隐藏单元的单元。当层堆叠在一起时，它们代表了一个深度神经网络。可用的层Convolution1D（一维卷积）[源码]一维卷积层。形状期望的输入激活[小批量，通道，序列长度]Convolution2D（二维卷积）[源码]二维卷积层Convolution3D（三维卷积）[源码]三维卷积层配置hasBiaspublicbooleanhasBias()一个可选
bewithme·2020-08-23 23:30

DL4J中文文档/模型/层

什么是层?神经网络配置中的每一层表示隐藏单元的单元。当层堆叠在一起时，它们代表了一个深度神经网络。使用层在EclipseDL4J中可用的所有层都可以用在多层网络或计算图中。当配置一个神经网络时，你传递层配置，网络会为你实例化该层。层VS顶点如果你正在配置诸如InceptionV4之类的复杂网络，则需要使用计算图API，并使用顶点将不同的分支连接在一起。检查顶点以获取更多信息。通用层Activati
bewithme·2020-08-23 23:30

DL4J中文文档/语言处理/Tokenization

示例下面是一个用DL4J工具进行分词的例子：//带有词形还原，词性标注，句子分割的分词TokenizerFactorytokenizerFactory=newUimaTokenizerFactory()
bewithme·2020-08-23 23:29

DL4J中文文档/开始/速查表

快速检索DL4J（和相关项目）有很多功能。此篇的目标是总结这个功能，以便用户知道存在什么功能，以及在哪里可以找到更多信息。
bewithme·2020-08-23 23:29

dl4j LSTM分类

把dl4j的word2vec模型的所有term，都放入到分词词典中，
无敌小猫猫·2020-08-23 23:47

DL4J之CNN对今日头条文本分类

一、数据集介绍数据来源：今日头条客户端数据格式如下：6551700932705387022_!_101_!_news_culture_!_京城最值得你来场文化之旅的博物馆_!_保利集团,马未都,中国科学技术馆,博物馆,新中国6552368441838272771_!_101_!_news_culture_!_发酵床的垫料种类有哪些？哪种更好？_!_6552407965343678723_!_101
chutuo1904·2020-08-23 22:12

DL4J中文文档/Keras模型导入/本地层

KerasLocallyConnected1D[源码]从Keras导入一维本地连接层。KerasLocallyConnected1DpublicKerasLocallyConnected1D(IntegerkerasVersion)throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif从KerasLayer传递构造函数参数kerasVersion
hello风一样的男子·2020-08-22 19:11

DL4J中文文档/DataVec/归一化

为什么要进行归一化？当它们被馈送的数据被归一化时，神经网络工作得最好，数据被限制在-1到1之间。这样做有几个原因。一个是使用梯度下降训练网络，并且它们的激活函数通常在-1和1之间的某个范围。即使使用不会很快饱和的激活函数，将你的值限制到这个范围以提高性能仍然是很好的实践。可用的预处理器MultiNormalizerStandardize[源码]MultiDataSet的预处理器把特征值（和可选的标
hello风一样的男子·2020-08-20 20:24

DL4J中文文档/Keras模型导入/核心层

Keras核心层KerasFlatten[源码]作为DL4J的Cnn或Rnn将Keras的Flatten层导入到前馈InputPreProcessor（输入预入理器）KerasFlattenpublicKerasFlatten
hello风一样的男子·2020-08-19 16:00

DL4J中文文档/Keras模型导入/噪声层

KerasGaussianDropout[源码]带GaussianDropout的DL4Jdropout层的Keras包装器。KerasGaussianDropoutpublicKerasGaussianDropout(IntegerkerasVersion)throwsUnsupportedKerasConfigurationExceptionimage.gif从KerasLayer传递构造函数
hello风一样的男子·2020-08-19 15:52

DL4J中文文档/Keras模型导入/循环层

KerasLSTM[源码]导入一个Keras的LSTM层作为DL4J的LSTM层。
hello风一样的男子·2020-08-19 04:00

dl4j深度学习教程

深度学习教程欢迎来到教程主页。以下的教程专门为刚开始接触深度学习和DeepLearning4J的用户介绍相关概念，还会提供图像识别、文本处理、分类的示例。部分示例会在提供代码的同时给出文字介绍，其他一些示例则是代码编写过程的屏幕录像，配以口头说明。祝您学习愉快！基础神经网络MNIST基础教程MNIST在机器学习领域是相当于“HelloWorld”的入门示例。本教程将向您介绍如何用MNIST数据集来
超哥_cn·2020-08-18 03:11

DL4J中函数拟合程序的结构

下面以函数拟合为例，说明DL4J的程序结构。
piaoshiming·2020-08-17 15:55

使用tensorflow搭建深层神经网络

6在吴恩达老师的《深度学习》第二课第三周的课程中，提及到了多种深度学习框架，包括caffe/caffe2，CNTK，DL4J，Keras，Lasagne，mxnet，paddlepadle，tensorflow
冲动老少年·2020-08-16 15:31

使用Dl4j训练的一个手写数字识别软件

DL4J使用之手写数字识别最近一直在学习深度学习，由于我是Java程序员出身，就选择了一个面向Java的深度学习库—DL4J。
余盛朋·2020-08-12 00:32

基本概念:DL4J,Torch,Theano,TensorFlow,Caffe,Paddle,MxNet,Keras和CNTK的比较

其实除开这些框架还有一些其他的深度学习框架.这里就不全部列举了.关于这些框架的比较,我们主要从各自的优劣势,擅长的领域,上手的难易度等来分析,这里有一个分析的挺好的网站推荐大家直接去看一下.不过由于这个网站明显是为了推广自家的DL4J
lms19880914·2020-08-11 22:12

DL4J与Torch、Theano、Caffe、TensorFlow的比较

https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearnDeeplearning4j不是第一个开源的深度学习项目，但与此前的其他项目相比，DL4J
FishBear_move_on·2020-08-11 20:03

使用DL4J读取词向量并计算语义相似度

使用DL4J读取词向量并计算单词语义相似度By龙前尘实验环境：WINDOWS8、Java-1.8.0_25、DL4J-0.9.1、ND4J-0.9.1转载请注明地址：http://blog.csdn.net
龙前尘·2020-08-08 21:21

基于Tensorflow框架CNN实现手写数字识别（一）：训练模型

作为一种机器学习的方法已经成为了图像处理，目标检测，手写字符识别的一个热门工具；开源的深度学习框架：Deeplearning4j(DL4j)，Theano，Torch，TensorFlow，Caffe…
初见与告别·2020-07-31 20:30

Deeplearning4j - 入门视频

作者：寒沧链接：https://www.jianshu.com/p/566fc3db676b来源：简书DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络
AlphaFinance·2020-07-14 10:13

让DeepLearning4j阅读小说并给出关联度最高的词

不管什么机器学习框架，NLP是一个不能不谈的领域，DL4J也提供了nlp的相关实现。其中入门的例子就是从一大堆文字中找到最相关的词。
天涯泪小武·2020-07-13 14:18

使用deeplearning4j训练Word2Vec(Java操作)

DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。
HFUT_qianyang·2020-07-13 12:42

dl4j加载词向量

importjava.io.File;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.UnsupportedEncodingException;importorg.deeplearning4j.models.embeddings.inmemory.InMemoryLookupTable;importorg.deeplearning4j.model
无敌小猫猫·2020-07-13 01:56

Deeplearning4j库学习

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。
sparkexpert·2020-07-12 22:09

DL4J中文文档/DataVec/记录

什么是记录?在数据向量的世界里，记录代表一个数据集里的单个条目。数据向量区分记录的类型以便在内置的API中使得数据操作更容易。序列和2D记录是可区分的。使用记录大多数时间你不需要与记录类直接交互，除非你要手动迭代记录，以便通过神经网络进行转发。记录类型记录[源码]序列记录[源码]有任何问题请联系微信image如果您觉得我的文章给了您帮助，请为我买一杯饮料吧！以下是我的支付宝，意思一下我将非常感激！
hello风一样的男子·2020-07-11 17:28

深度学习-读csv数据做分类器

这篇主要介绍如dl4j如何操作csv,虽然实战中比较少用，但是对熟悉基本数据操作及结构还是有好处的，代码如下publicclassBasicCSVClassifier{privatestaticLoggerlog
chencheng12077·2020-07-11 03:55

DL4J中文文档/ND4J/基本用法

介绍线性代数的基本运算是矩阵的生成、加法和乘法。本指南将向你展示如何使用ND4J以及各种高级转换执行这些操作。语法元素变形/转置矩阵张量切换CPU为GPU下面的Java代码将创建一个简单的2×2矩阵，用整数填充它，并将其放置在ND数组变量ND:INDArraynd=Nd4j.create(newfloat[]{1,2,3,4},newint[]{2,2});image.gif如果你打印出这个数组S
hello风一样的男子·2020-07-10 16:49

DL4J中文文档/语言处理/Vocabulary Cache

词汇缓存的工作原理词汇缓存是DL4J中处理通用自然语言任务的机制，包括普通TF-IDF、单词向量和某些信息检索技术。词汇缓存的目标是成为文本向量化的一站式商店，其中封装了单词袋和单词向量等常用的技术。
hello风一样的男子·2020-07-09 02:07

DeepLearning4J：Java和Scala的深度学习开源库

Deeplearning4j（以下简称DL4J）是Java和Scala环境下的开源、分布式深度学习项目，DL4J集成了HadoopandSpark，设计用于运行在分布式GPU和CPU上的商业环境。
达微·2020-07-08 06:57

Deeplearning4j - 使用nd4j导入tensorflow模型

在dl4j新版本的特性介绍：https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j-docs/blob/releasenotes_100a/releasenotes.md
寒沧·2020-07-07 11:42

Dl4j - CSV数据转换

准备数据0,0,24,9.833333333333334,10,9.7,454,00,1,4,17.0,1,17.0,432,01,0,2,20.0,1,20.0,0,01,1,24,10.375,13,9.615384615384615,455,01,1,4,10.75,3,11.0,0,00,1,3,16.0,2,16.0,246,00,1,6,13.0,4,13.0,4767,0转换vals
kikiki2·2020-07-05 03:17

Deeplearning4j 快速入门

课程亮点机器学习经典案例基于DL4J的实现Spark分布式场景下的模型训练及调优多GPU环境下的并行建模迁移和强化学习的模型训练搭建在线服务环境实战演练本课程是关于EclipseDeeplearning4j
GitChat的博客·2020-06-27 11:30

Deeplearning4j - 入门视频

Deeplearning4j-入门视频DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。
寒沧·2020-06-27 01:52

DL4J中文文档/ND4J/概述

本用户指南旨在解释（并提供示例）ND4J中的主要功能。简介NDArrays:它们在内存中是如何存储的？视图：当两个或更多NDArrays引用相同的数据创建NDArrays0,1和标量值初始化数组随机数组从Java数组创建NDArrays从其它NDArrays创建NDArrays混杂的NDArray创建方法获取和设置单个值获取和设置NDArrays的部分值getRow()与putRow()子数组:g
bewithme·2020-06-22 17:53

SKIL/工作流程/Spark上的分布式训练

幸运的是，在SKIL实验中的Zeppelin笔记本提供了一个已经配置好的SparkContext，它可以被用于DL4J中分布式网络训练的Sp
bewithme·2020-06-22 17:21

DL4J中文文档/Keras模型导入/归一化层

KerasBatchNormalization（Keras批量归一化层）[源码]从Keras导入一个BatchNormalization层。KerasBatchNormalizationpublicKerasBatchNormalization(IntegerkerasVersion)throwsUnsupportedKerasConfigurationException从KerasLayer传递
bewithme·2020-06-22 17:21

DL4J中文文档/Keras模型导入/函数模型

导入Keras函数模型假设使用Keras的函数API开始定义一个简单的MLP：fromkeras.modelsimportModelfromkeras.layersimportDense,Inputinputs=Input(shape=(100,))x=Dense(64,activation='relu')(inputs)predictions=Dense(10,activation='softm
aohun0743·2020-06-22 14:48

DeepLearning4J入门——让计算机阅读《天龙八部》

DL4J快速入门请看http://deeplearning4j.org/quickstart.html。DeepLearning4J的Example中自带了很多应用实例，Word2Vector也在其中
KrseLee·2020-06-22 11:24

DL4J中文文档/Arbiter/参数空间

参数层空间布尔空间[源码]如果参数被设置的值小于或等于0.5它将返回true，否则是false。固定值[源码]固定值是只定义单个固定值的参数空间。连续型参数空间[源码]getValuepublicDoublegetValue(double[]input)最小值与最大值之间均匀分布的连续参数空间参数min可生成的最小值参数max可生成的最大值离散型参数空间[源码]用于未排序值集合整型参数空间[源码]
hello风一样的男子·2020-04-12 19:35

DL4J中文文档/ND4J/元素操作

元素操作比矢量操作更直观，因为一个矩阵的元素清楚地映射到另一个矩阵上，为了获得结果，你只需要执行一个算术操作。（示例代码位于此处。）对于向量矩阵运算，你必须首先建立直觉，并执行多个步骤。矩阵乘法有两种基本类型：内（点）积和外积。内积产生一个减少维度的矩阵，外部积产生一个维度扩大的矩阵。助记法：向外扩张，向内收缩。内积与哈达马积，哈达马积要求两个矩阵具有相等的行和列，内积只要求第一个矩阵的列数等于第
hello风一样的男子·2020-04-06 20:50

Dl4j - CSV数据转换

##准备数据```0,0,24,9.833333333333334,10,9.7,454,00,1,4,17.0,1,17.0,432,01,0,2,20.0,1,20.0,0,01,1,24,10.375,13,9.615384615384615,455,01,1,4,10.75,3,11.0,0,00,1,3,16.0,2,16.0,246,00,1,6,13.0,4,13.0,4767,0`
kikiki4·2020-04-02 04:51

DL4J中文文档/Arbiter/层空间

层空间激活层空间[源码]自编码器层空间[源码]用于自编码器的层空间批量规一化空间[源码]用于批量规一化的层空间双向的[源码]双向层包装器。可以用同样的方式包装现有的层空间。卷积层空间[源码]用于卷积层的层空间稠密层空间[源码]用于稠密层空间的层超参数配置空间(多层感知器层)嵌入式层空间[源码]全局池化层空间[源码]格拉夫双向长短记忆网络层空间[源码]用于双向长短记忆网络层的层空间格拉夫长短记忆网络
hello风一样的男子·2020-03-30 12:12

Dl4j - CSV数据转换

准备数据0,0,24,9.833333333333334,10,9.7,454,00,1,4,17.0,1,17.0,432,01,0,2,20.0,1,20.0,0,01,1,24,10.375,13,9.615384615384615,455,01,1,4,10.75,3,11.0,0,00,1,3,16.0,2,16.0,246,00,1,6,13.0,4,13.0,4767,0转换vals
大猪大猪·2020-03-29 16:34

DL4J中文文档/调优与训练/评估-1

在DL4J中，评估类和评估类的变体可用于评估模型的性能。分类评估评估类用于评估二分类和多类分类器（包括时间序列分类器）的性能。本节介绍了评估类的基本用法。
hello风一样的男子·2020-03-26 23:45

Dl4j - CSV数据转换

准备数据0,0,24,9.833333333333334,10,9.7,454,00,1,4,17.0,1,17.0,432,01,0,2,20.0,1,20.0,0,01,1,24,10.375,13,9.615384615384615,455,01,1,4,10.75,3,11.0,0,00,1,3,16.0,2,16.0,246,00,1,6,13.0,4,13.0,4767,0转换vals
kikiki4·2020-03-26 08:55

Dl4j - CSV数据转换

准备数据0,0,24,9.833333333333334,10,9.7,454,00,1,4,17.0,1,17.0,432,01,0,2,20.0,1,20.0,0,01,1,24,10.375,13,9.615384615384615,455,01,1,4,10.75,3,11.0,0,00,1,3,16.0,2,16.0,246,00,1,6,13.0,4,13.0,4767,0转换vals
kikiki2·2020-03-23 12:49
上一页 1 2 3 4 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他