欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《DL4J实战》系列的第六篇，咱们继续夯实基本功，这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程：图形化页面，效果如下图所示： 接下来选择一个已有的子工程，为其
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 作为《DL4J》实战的第三篇，目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet-5卷积神经网络模型，对MNIST数据集进行训练和测试，本篇由以下内容构成
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 关于DL4J DL4J是Deeplearning4j的简称，是基于Java虚拟机的深度学习框架，是用java和scala开发的，已开源，官网：https://deeplearning4j.org/ 关于
Deeplearning4j 旨在将模型与 Java 应用程序集成，提供了一组组件，用于构建包含 AI 的基于 JVM 的应用程序 Eclipse Deeplearning4j是一个用于 JVM 的开源分布式深度学习库。Deeplearning4j 是用 Java 编写的，与任何 JVM 语言兼容，例如Scala、Clojure 或Kotlin。底层计算是用 C
本文翻译自Java深度学习框架deeplearning4j中deeplearning4j-docs的一篇文档，主要介绍在什么情况下选择深度学习，使用深度学习的先决条件和注意事项，利用深度学习处理相似和不同，进行特征提取，但缺乏特征的反思，以及神经网络的优点。 原文地址：为什么深度学习(deeplearning4j-docs)
基于DL4J的自动编码器 一、简介二、自编码器的工作流程三、基于DL4J的自编码器实现3.1、导入需要的包3.2、堆叠式自动编码器3.3、使用MNIST迭代器3.4、无监督训练3.5、评估模型3.6、结果可视化 一、简介 为什么要使用自动编码器？ 在实践中，自动编码器通常应用于数据的降噪
1.概述 一个基于java实现的深度学习框架，用于深度学习神经网络的搭建和模型训练。 2.demo public class Demo { public static void main(String[] args) throws Exception { int height = 28; int width = 28; int channels = 1; // 这里有没有复杂的识
我正在尝试使用DeepLearning4J 0.7训练受限的玻尔兹曼机(RBM),但没有成功.我发现的所有示例都无法在Deepeeping4J 0.7上做任何有用的事情或无法正常工作. 我需要训练一个带有对比发散的RBM,然后计算重建误差. 这是我到目前为止的内容： import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j; import
我有一个既包含数值属性又包含名义属性的CSV数据集.我为数据集定义了架构,该架构列出了名义属性的所有可能值.之后,我创建了TransformProcess,以使用CategoricalToOneHotTransform将标称值转换为数值.如何在RecordReaderDataSetIterator上使用此TransformProcess为我的神经网络做准
基本问题是尝试使用自定义数据模型创建要在deeplearning4j网络中使用的DataSetIterator. 我要使用的数据模型是一个Java类,其中包含一堆双打,这些双打是根据特定股票的报价创建的,例如时间戳,开盘价,开盘价,收盘价,高价,低价,交易量,技术指标1,技术指标2,等等 我查询互联网资源exam
