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随着深度学习在语音、图像、自然语言等领域取得了广泛的成功，越来越多的企业、高校和科研单位开始投入大量的资源研发 AI 项目。同时，为了方便广大研发人员快速开发深度学习应用，专注于算法应用本身，避免重复造轮子的问题，各大科技公司先后开源了各自的深度学习框架，例如：TensorFlow（Google）、Torch/PyTorch（Facebook）、Caffe（BVLC）、CNTK（Microsoft）、PaddlePaddle（百度）等。
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。
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft 等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。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 Apache Spark 无缝结合，支持 CPU/GPU 集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架
深度学习因其高准确率及通用性，成为机器学习中最受关注的领域。这种算法在2011—2012年期间出现，并超过了很多竞争对手。最开始，深度学习在音频及图像识别方面取得了成功。此外，像机器翻译之类的自然语言处理或者画图也能使用深度学习算法来完成。深度学习是自1980年以来就开始被使用的一种神经网络。神经网络被看作能进行普适近似（universal approximation）的一种机器。换句话说，这种网络能模仿任何其他函数。例如，深度学习算法能创建一个识别动物图片的函数：给一张动物的图片，它能分辨出图片上的动物是一只猫还是一只狗。深度学习可以看作是组合了许多神经网络的一种深度结构。
现在深度学习非常热门，而深度学习的库也如雨后春笋般涌现出来。
深度学习是人工智能发展最为迅速的领域之一，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。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Apache Spark无缝结合，支持CPU/GPU集群分布式计算的开源框架。本文就来为大家详细介绍一下深度学习框架Deeplearnin
本文介绍了DeepLearning4J和Deeplearning4j的代码示例，以及使用Maven构建和运行DeepLearning4J和Deeplearning4j代码的步骤。实验包括一个简单的多层感知器（MLP）神经网络，用于解决手写数字问题，以及一个基于文本的Word2Vec模型，用于将单词映射到向量空间。这些示例展示了如何使用DeepLearning4J和Deeplearning4j库在Java中进行深度学习，并展示了如何使用Maven构建和运行这些代码。
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j （DL4J）博客，文章虽然着重介绍自家产品，但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比，DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍，包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j （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。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架，其宗旨是在合
对于学习数据科学的同学来说，从头开始实现神经网络，会让你理解很多有趣的东西。但是，我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法，除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说，使用易于使用的开源深度学习框架，我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
哪些是值得学习的、好的专业库，而哪些又是应该避免的边缘项目，我们应该如何区分。
从出道起，我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题（或技巧）。当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。
前不久，AI 科技评论曾盘点了一系列机器学习相关的开源平台，包括谷歌的TensorFlow、微软的CNTK以及百度的PaddlePaddle等等。这些平台各具特点，其中某些已经在业内得到了广泛认可和应
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：陈之炎 对于据科学的初学者来说，利用开源的深度学习框架，可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型，无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码，便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中，将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具，它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下，能够更
今天说Deeplearning4j(DL4J)，本文所用到的数据，代码请参考我们官方git
Java作为一种面向对象的编程语言，已经在全球范围内使用超过二十年。本文将带你深入探索Java的未来发展方向，分析其与现代技术趋势的融合，包括云计算、微服务、人工智能、大数据、Kubernetes以及安全性等领域，为开发者和爱好者提供全面的见解与代码示例，确保不论你是新手还是专业人士，都能找到本文的价值所在。
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用，通过对每个框架进行比较，研发人员了解如何有选择地使用它们，高效快捷完成项目任务。
导读：深度学习（Deep Learning）是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习、分层特征提取高效算法来替代手工获取特征（feature）。作为当下最热门的话题，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。 目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow、Torch 、Caffe、Theano、Deeplearning4j等，这些深度学习框架
DeeplearningforJava简单介绍： deeplearning4j是一个Apache 2.0-licensed，开源的，分布式神经网络库编写的java和Scala。 主要模块: datavec(数据载体) 用于将图像、文本和CSV数据转换成适合于深入学习的格式的库 nn(结构) 神经网络结构设计的核心神经网络结构多层网络和计算图 core 附加的功能建立在deeplearning4j NN modelimport (模型导入) 加入Keras框架功能 nlp(自然语言
在之前的博客中已经用单机、Spark分布式两种训练的方式对深度神经网络进行训练，但其实DeepLearning4j也是支持多GPU训练的。 这篇文章我就总结下用GPU来对DNN/CNN进行训练和评估过程。并且我会给出CPU、GPU和多卡GPU之前的性能比较图表。不过，由于重点在于说明Mnist数据集在GPU上训练的过程，所以对于一些环境的部署，比如Java环境和CUDA的安装就不再详细说明了。 软件环境的部署主要在于两个方面，一个是JDK的安装，另外一个是CUDA。目前最新版本的DeepLearning4j
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
原文： Distributed Deep Learning, Part 1: An Introduction to Distributed Training of Neural Networks 作者： Alex Black、Vyacheslav Kokorin 翻译： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系heyc@csdn.net或微信号289416419 本文是分布式训练神经网络模型三篇系列文章的第一篇。 在第一篇文章，我们首先了解一下如何使用GPU分布式计算来显著提高深度学习模型
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java；因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com 网站，A
Java分布式神经网络库Deeplearning4j 环境搭建和运行一个例子 代码所在包截图示意 第一步运行MnistImagePipelineExampleSave代码下载数据集，并进行训练和保存
编者按：机器学习是目前最炙手可热的技术之一，各大公司都在积极招聘相关的编程人才，来填补机器学习和深度学习代码编写的空缺。诚然，根据相关的招聘统计数据，Python 语言目前已经超越 Java 成为雇主最亟须的机器学习编程技能。但事实上，Java 在项目开发中仍然发挥着不可替代的作用，并且许多流行的机器学习框架本身就是由 Java 写成的。鉴于此前有关 Python 的参考资料已经很多，而鲜见 Java 的，因此，今天我们在这里推荐五个业内顶尖的 Java 机器学习库。原文载于 jaxenter.com
Keras库为深度学习提供了一个相对简单的接口，使神经网络可以被大众使用。然而，我们面临的挑战之一是将Keras的探索模型转化为产品模型。Keras是用Python编写的，直到最近，这个语言之外的支持还很有限。虽然Flask，PySpark和Cloud ML等工具可以直接在Python中产品化模型，但我通常更喜欢使用Java来部署模型。
如今深度学习是AI和机器学习领域最热门的学习趋势。我们来审查为深度学习而开发的软件，包括Caffe，CUDA convnet，Deeplearning4j，Pylearn2，Theano和Torch。 深度学习是现在人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）最热门的的趋势，每天的报刊都在报道令人惊异的新成就，比如在IQ测试中超越了人类（doing better than humans on IQ test）。 2015 KDnuggets Sof
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
大数据文摘作品 编译：惊蛰、什锦甜、蒋宝尚 深度学习是一种基于对数据进行表证学习的机器学习方法，近些年不断发展并广受欢迎。 作为一个相对较新的概念，对于无论是想要进入该领域的初学者，还是已经熟知方法的老手来说，触手可及的学习资源太丰富了。 为了不被日新月异的技术和潮流所淘汰，积极参与深度学习社区中开源项目的学习和互动是个很好的方法。 在本文中文摘菌将为大家详细介绍16种GitHub中最受欢迎的深度学习开源平台和开源库，除此之外，还有些比较不错的平台和框架虽然没有进入榜单，文摘菌也列了出来，供大家参考。 Gi
是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现。
TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。(中文社区)
Deeplearning4j（DL4J）是第一个基于Java和Scala的具有商业化水平、完全开源和支持分布式的深度学习库。DL4J可以整合到Hadoop和Apache Spark里面并同时支持分布式GPUs和CPUs，它把AI带到了商业化环境中。
<数据猿导读> 该公司曾在去年4月获得包括腾讯在内的数家投资公司的青睐，Skymind也因获得来自腾讯的融资而被视作腾讯在人工智能领域的布局之一。 来源：数据猿 编译：大文 据venturebeat
TensorFlow™是一个开源软件库，最初由Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。其架构灵活，你可以使用单个API将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
TensorFlow™是一个开源软件库，最初由研究Google Brain Team的研究人员和工程师开发。TensorFlow用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，而图表边表示在它们之间传递的多维数据阵列（张量）。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到桌面，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模，它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合，真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
上网一搜，才发现使用了lombok的JAR包的原因。而这个库已经下载了，但是需要进行一定的配置才可以。
原文：Which deep learning network is best for you? http://www.cio.com/article/3193689/artificial-intel
【导读】 信息检索资深专家Tommaso Teofili最新撰写的面向搜索的深度学习实战书籍（预计2018年夏季出版）《Deep Learning for Search》介绍使用Apache Lucene和DeepLearning4j实现基于深度学习的搜索引擎框架。Deep Learning for Search教您如何通过实施基于神经网络的技术来提高搜索的有效性。在这本书中，首先为你概括信息检索原则，如索引，搜索和排序，以及深度学习的快速介绍。然后，通过Apache Lucene和DeepLearning
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师，从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法，这本书的目标是使深度学习大众化，利用DL4J进行一系列深度学习实战，并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
随着近几年AI的火热，机器学习平台（Machine learning platforms）也开始引领技术潮流。开发人员需要知道怎么样利用这些平台的能力。在ML环境中工作，如果使用正确的工具(如Filestack)，可以使开发人员更容易创建一个利用其功能的高效算法。下面列出的机器学习平台和工具（顺序随机），现在可以无缝地将ML的功能集成到日常开发工作中。
1. Caffe、2. CNTK、3. Deeplearning4、j4. 分布式机器学习工具包、5. H2O、6. Mahout、7. MLlib、8. NuPIC、9. OpenNN、10. OpenCyc、11. Oryx 2、12. PredictionIO、13. SystemM、L14. TensorFlow、15. Torch 全文较长，建议阅读时间7分钟。 往期回顾：【盘点】数据挖掘师，这十大思维原理你具备吗？ 人工智能是技术研究领域最炙手可热的领域之一。IBM、谷歌、微软、Facebo
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