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

作者：万宫玺随着机器学习、深度学习为主要代表的人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的AI产品得到了真正的落地。无论是以语音识别和自然语言处理为基础的个人助理软件，还是以人脸识别为基础的刷脸付费系统，这些都是AI技术在现实生活中的实际应用。应当说AI正在走进千家万户，来到你我的身边。另一方面，从研发角度来讲，AI产品的落地并不是一件容易的事情：AI技术数学理论要求高，数理统计、神经理论与脑科学、优化理论

来源：https://deeplearning4j.org/cn/lstm本页旨在帮助神经网络学习者了解循环网络的运作方式，以及一种主要的循环网络，即LSTM的功能和结构。

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。

三通通道彩色图代码引自：https://github.com/sjsdfg/dl4j-tutorials/blob/master/src/main/java/styletransfer/NeuralStyleTransfer.java/***TakesanINDArraycontaininganimageloadedusingthenativeimageloader*librariesassoci

目前市场上的深度学习框架很多，主要有Tensorflow,Torch,Caffe,Theano,Deeplearning4j,ConvNetJS,MXNet,Chainer等。

选自DeepLearning4j机器之心编译参与：NurhachuNull、李泽南从AlphaGo到自动驾驶汽车，我们能在很多最先进的人工智能应用中找到强化学习的身影。

glove类似于word2vec，听说效果还比word2vec更加强大，可以用于做自然语言处理，正好学习deeplearning4j的时候看到了，顺便写在这，文章用到的数据跟上一篇word2vec一样，

欢迎来到专栏《2小时玩转开源框架系列》，这是我们第10篇，前面已经说过了caffe，tensorflow，pytorch，mxnet，keras，paddlepaddle，cntk，chainer，deeplearning4j

很早在实验室就看见钱宝宝用Google的Word2Vector来阅读《天龙八部》并找出与指定词最相关的几个词，最近正好学习新出的深度学习开源项目DeepLearning4J，于是就拿这个例子来练手吧。

目前研究人员使用的深度学习框架有TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，而Deeplearning4j是为数不多以Java/JVM为基础，能与ApacheSpark

EclipseDeeplearning4jGitChat课程：https://gitbook.cn/gitchat/column/5bfb6741ae0e5f436e35cd9fEclipseDeeplearning4j

1.H2O2.ApachePredictionIO3.EclipseDeeplearning4j4.Accord.NET框架5.微软6.Ai-one7.IBM8.Torch9.Proteg

在2018慕尼黑OOP会议上，我展示了使用ApacheKafka生态系统和深度学习框架（如TensorFlow，DeepLearning4J）构建可扩展关键型（mission-critical）任务微服务的最新版本

deeplearning4j这是一个用Java实现的深度学习类库。网址：https://deeplearning4j.org问题和数据集Minist是一个每个学过机器学习的童鞋都熟悉的类库。

前言目前，深度学习有TensorFlow、Torch、Caffe、Theano、Deeplearning4j等诸多开源框架，我们可以十分方便的用其实现一个深度神经网络，但是某些框架封装得太完善以至于让人忘记几个简单的调用语句背后程序做了多少工作

Deeplearning4j（官网地址）是一个Java平台上的机器学习库。初学人工智能，不是很懂，先来探索一下Deeplearning4j提供的示例代码。

今天说Deeplearning4j(DL4J)，本文所用到的数据，代码请参考我们官方githttps://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course作者&编辑|

Deeplearning4j实现了一个分布式的Word2vecforJava和Scala，它可以在Spark上运行GPU。Wor

Deeplearning4j是一个java编写的深度学习商业框架，可以通过他们提供的API快速搭建出神经网络。

Deeplearning4j-使用Cuda9.1和Cudnn7.1加速模型训练一、卸载Cuda（可选）我本机原本安装的版本为Cuda8.0，因为Dl4j更新版本之后，支持Cuda9.1，因此需要先对原有软件进行卸载

【deeplearning4j的CNN专题页】《ConvolutionalNetworks》O网页链接【真实与虚幻——深入神经网络】《Inceptionism:GoingDeeperintoNeuralNetworks

目前深度学习框架主要有TensorFlow，Caffe，MXNet，Pytorch，Keras，paddlepaddle，DeepLearning4J，CNTK等。这些软件的开发者是怎么说服你

欢迎来到专栏《2小时玩转开源框架系列》，这是我们第12篇文章，前面已经说过了caffe，tensorflow，pytorch，mxnet，keras，paddlepaddle，cntk，chainer，deeplearning4j

文章首发于微信公众号《有三AI》【DL4J速成】Deeplearning4j图像分类从模型自定义到测试欢迎来到专栏《2小时玩转开源框架系列》，这是我们第九篇，前面已经说过了caffe，tensorflow

一、DeepLearning4J的简介和系统要求1、DeepLearning4J简介Deeplearning4J（以下简称DL4J）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在编程语言和宗旨两方面都独具特色

三通通道彩色图代码引自：https://github.com/sjsdfg/dl4j-tutorials/blob/master/src/main/java/styletransfer/NeuralStyleTransfer.java/***TakesanINDArraycontaininganimageloadedusingthenativeimageloader*librariesassoci

随着机器学习、深度学习为主要代表的人工智能技术的逐渐成熟，越来越多的AI产品得到了真正的落地。无论是以语音识别和自然语言处理为基础的个人助理软件，还是以人脸识别为基础的刷脸付费系统，这些都是AI技术在现实生活中的实际应用。应当说AI正在走进千家万户，来到你我的身边。另一方面，从研发角度来讲，AI产品的落地并不是一件容易的事情：AI技术数学理论要求高，数理统计、神经理论与脑科学、优化理论、矩阵论……

项目背景目前深度学习框架呈百家争鸣之态势，光是为人熟知的就有caffe，tensorflow，pytorch/caffe2，keras，mxnet，paddldpaddle，theano，cntk，tiny-dnn，deeplearning4j

1、Deeplearning4j深度学习，人工智能今天已经成了IT界最流行的词，而tensorflow,phython又是研究深度学习神经网络的热门工具。

Deeplearning4j的数据是由一个叫做DataSet的对象传入网络进行训练的，DataSet由四个主要元素组成，Features，Labels，FeaturesMask，LabelsMask，这四个元素都是

开发十年，就只剩下这套架构体系了！>>>一、前言计算机视觉长久以来没有大的突破，卷积神经网络的出现，给这一领域带来了突破，本篇博客，将通过具体的实例来看看卷积神经网络在图像识别上的应用。导读1、问题描述2、解决问题的思路3、用DL4J进行实现二、问题有如下一组验证码的图片，图片大小为60*160，验证码由5个数字组成，数字的范围为0到9，并且每个验证码图片上都加上了干扰背景，图片的文件名，表示验证

Deeplearning4j 为Java和Java虚拟机编写的开源深度学习库，是广泛支持各种深度学习算法的运

maven项目的pom.xml文件出现红色错误提示，鼠标放上去提示：ArtifactTransferException:Failuretotransferorg.deeplearning4j:deeplearning4j-ui-model

来源：DeepLearning4J原文地址：https://deeplearning4j.org/cn/opendata本页为您整理汇总了各类可供机器学习研究使用的高质量数据集。

sparkmlib是spark用于机器学习开发的包，实现了在分布式的大数据集群上做机器学习的功能，是目前对分布式支持较好的机器学习框架，除此之外支持分布式的机器学习框架还有tensorflow和deeplearning4j

一、前言上一篇博客《有趣的卷积神经网络》介绍如何基于deeplearning4j对手写数字识别进行训练，对于整个训练集只训练了一次，正确率是0.9897，随着迭代次数的增加，网络模型将更加逼近训练集，下面是对训练集迭代十次的评估结果

Keras支持CNTK、Deeplearning4J，不久之后它还将支持ApacheMXNet。鉴于获得了广泛的

DL4J与Torch、Theano、TensorFlow、Caffe、Paddle、MxNet、Keras和CNTK的比较与其他深度学习框架相比，Deeplearning4j在API语言、宗旨和集成性方面独具特色

简介近几年深度学习技术越来越火，相关框架也有不少，比如TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、PyTorch、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4j

官网示例路径https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j/blob/bca1df607f6e58ae73baa8e684130bfa7ad8c2e3/

最近这几年，深度学习很火，包括自己在内的很多对机器学习还是一知半解的小白也开始用深度学习做些应用。由于小白的等级不高，算法自己写不出来，所以就用了开源库。DeepLearning的开源库有多，如果以语言来划分的话，就有Python系列的tensowflow，theano，keras，C/C++系列的Caffe，还有Lua系列的torch等等。但咱们公司是用Java为主，大部分项目最终也是做成一个J

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。

整理出现在比较实用的开源的人工智能工具：1.1.Caffe由NVIDIA和亚马逊等公司资助来支持它的发展1.2.CNTK计算网络工具包微软python1.3.Deeplearning4jJava、Scala

目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架，dl相关算法对数据格式要求都是批量的喂进去，deepl4j在前面已经有几个例子说明，tensorflow也可以批量读取数据，不断给

早上看到公众号用python代码实现rnn，看了下原地址，rnn原理比较简单，但是有了各种变种如lstm、seq2seq等模型，目前查看的一些资料rnn都是基于一些框架来实现，比如tensorflow、deeplearning4j

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