Deeplearning4j是什么?

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。

您可以根据我们在快速入门页上的说明,在几分钟内运行您的首个定型神经网络示例。

神经网络使用情景

  • 人脸/图像识别
  • 语音搜索
  • 文本到语音(转录)
  • 垃圾邮件筛选(异常情况探测)
  • 欺诈探测
  • 推荐系统(客户关系管理、广告技术、避免用户流失)
  • 回归分析

为何选择Deeplearning4j?

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JavaScalaClojure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

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:

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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、ScalaClojure编程人员的DIY工具。

如果您有任何问题,请在Gitter上加入我们;如果需要高级支持,则请与Skymind联系ND4J是基于Java的科学运算引擎,用来驱动矩阵操作。在大型矩阵上,我们的基准显示ND4J较Numpy运算速度快大约一倍

Deeplearning4j教程

用户反馈

  “我感觉自己像是弗兰肯斯坦,玛丽·雪莱小说里的那个弗兰肯斯坦博士……”――史蒂夫・D.

  “我对在生产中使用Deeplearning4j非常感兴趣。这里蕴藏着价值百亿英镑的巨大商机。”――约翰・M.

为Deeplearning4j做出贡献

想要为Deeplearning4j作出贡献的开发人员可先阅读开发人员指南

DL4J功能强大但非常复杂,如何能轻松驾驭?

世界领先的零代码机器学习架构RapidMiner,结合其 DL4J扩展,可无需编程地运用 DL4J的力量和灵活性。RapidMiner DL4J 扩展由RapidMiner China基于Skymind的深度学习库即Deeplearning4j(DL4J)开发,它开源且对所有RapidMiner社区开放。点击查看详情

用Deeplearning4j进行研究

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