基本介紹
- 中文名:Deeplearning4j
- 外文名:Deeplearning4j
- 領域:人工智慧
Deeplearning4j是思凱邁(Skymind)針對Java和Scala用戶推出的商用開源深度學習框架。致力於解決數據分析與機器智慧型領域的尖端問題,為企業提供先進、靈活、可擴展的深度學習系統。Konduit:作為專業AI模型部署伺服器軟體,為開發人員提供了基礎創建...
1.5.3 Deeplearning4j(DL4J)008 第2章 神經網路與深度學習010 2.1 人腦神經網路013 2.2 人工神經網路015 2.2.1 感知器017 2.2.2 單層神經網路019 2.2.3 多層神經網路027 2.2.4 激活函式037 2....
2.4.1 Deeplearning4j 的主要特性 34 2.4.2 Deeplearning4j 功能總結 35 2.5 在Hadoop YARN 上配置Deeplearning4j 35 2.5.1 熟悉Deeplearning4j 36 2.5.2 為進行分散式深度學習集成Hadoop YARN 和Spark 40 2.5.3 ...
6.3.5 Deeplearning4j152 習題153 參考文獻153 第7章 深度學習在圖像中的套用154 7.1 圖像識別基礎154 7.2 基於深度學習的大規模圖像識別155 7.2.1 大規模圖像資料庫:ImageNet155 7.2.2 AlexNet網路結構...
1.4.4 DeepLearning4J 23 1.4.5 Caffe 23 1.4.6 MXNet 24 1.4.7 CNTK 27 1.4.8 深度學習框架造型指導原則 27 1.5 深度學習入門路徑 28 1.5.1 運行MNIST 28 1.5.2 深度學習框架的選擇 29 1.5.3 ...
2.2.5 Deeplearning4j 28 2.2.6 MALLET 29 2.2.7 比較各個庫 30 2.3 創建機器學習套用 31 2.4 處理大數據 31 2.5 小結 33 第3章 基本算法——分類、回歸、聚類 34 3.1 開始之前 34 3.2 分類 35 3.2.1...
第7章 Spark深度學習:Deeplearning4j 250 7.1 常見的深度學習框架 251 7.2 Deeplearning4j 252 7.3 卷積神經網路 252 7.3.1 理解卷積神經網路 252 7.3.2 用Deeplearning4j訓練卷積神經網路 254 7.4 循環神經網路 ...
你將清晰地理解幾種深度學習技術以及它們在搜尋環境中的適用範圍,並深入了解Lucene和Deeplearning4j庫。書中示例代碼用Java編寫。作者簡介 托馬索·泰奧菲利(Tommaso Teofili) Red Hat公司高級軟體工程師,曾擔任Adobe公司軟體工程師,對...
5.3.5Deeplearning4j 5.4習題 第6章卷積神經網路 6.1卷積神經網路概述 6.1.1起源與發展 6.1.2套用概況 6.2卷積神經網路結構 6.2.1總體結構 6.2.2卷積層 6.2.3池化層 6.3訓練卷積神經網路 6.3.1數據增強 6.3.2...
一起用Spark對數據進行分流和聚類用TensorFlow、deeplearning4j和 Caffe在Spark中實現和部署深度學習模型。目錄 1 為深度學習開發設定Spark 1 介紹 1 下載Ubuntu桌面映像 2 在macOS中使用VMWare Fusion安裝和配置Ubuntu 3 在Windows中使用...
Karim擁有超過8年的研發領域工作經驗,並在如下算法和數據結構領域具有深厚的技術背景:C/C++、Java、Scala、R、Python、Docker、Mesos、Zeppelin、Hadoop以及MapReduce,並深入學習了如下技術:Spark、Kafka、DC/OS、DeepLearning4j以及H2O-...
他在C++、Java、R、Scala和Python方面有9年的研發經驗,也在生物信息學、大數據和深度學習方面發表過研究論文。此外在Spark、Zeppelin、Hadoop、Keras、Scikit-Learn、TensorFlow、Deeplearning4j、MXNet、H2O等方面都有實際的工作經驗。Pradeep...
並整合整合 H2O 和Deeplearning4j,進行目前當紅的機器學習套用,以及運用 Jupyter 筆記本、Zeppelin、Docker 和Kubernetes 在雲端架構上使用 Spark。書中使用支持度高且運算快的原生語言 Scala 來開發,並深入探討 Apache Spark 2.x 的細節...
軟體實現 使用詞嵌入技術的訓練軟體包括托馬斯·米科洛維的Word2vec、史丹福大學的GloVe和Deeplearning4j。主成分分析(PCA)和t-分布鄰域嵌入算法(t-SNE)也可以用來對詞語空間降維,並實現詞嵌入的可視化與詞義感應。
“使用深度神經網路進行銀行電話行銷的客戶訂購評估”“使用自動編碼器和異常檢測進行欺詐分析”“使用遞歸神經網路識別人類活動”和“使用卷積神經網路進行圖像分類”等11個完整的項目,結合Spark ML、H2O、Zeppelin、DeepLearning4j和MXNet等...
3.2.6 DeepLearning4J 99 3.3 卷積神經網路 99 3.3.1 卷積 99 3.3.2 卷積神經網路概述 103 3.3.3 經典卷積神經網路結構 110 3.3.4 使用卷積神經網路提取圖像特徵 130 3.3.5 使用遷移學習和微調技術進一步提升...
軟體 用於培訓和使用文字嵌入的軟體包括Tomas Mikolov的Word2vec,史丹福大學GloVe,fastText,Gensim, Indra和Deeplearning4j。主成分分析(PCA)和T分散式隨機鄰居嵌入(t-SNE)都用於減少單詞向量空間的維度,並可視化單詞嵌入和集群。
7.4.4 DeepLearning4J 247 7.4.5 CNTK 248 7.4.6 Keras 248 7.4.7 使用Keras進行深度學習 248 7.5 Spark分散式深度學習 258 7.5.1 模型並行與數據並行 258 7.5.2 Spark分散式深度學習框架 259 7.6 Elephas:使用...