本文来自于jianshu，文章介绍了神经网络的搭建并训练，构造评估对象，用测试集做评估的相关内容。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。根据官网的下载的demo中的MLPClassiferLinear(多层感知线性分类器)，训练Titanic数据，求生存分析。MLPClassiferLinearidea中该类所在的位置Titanic数据，数据集来自kaggle训练集：泰坦尼克数据测试集：泰坦尼克数据然后依葫芦画瓢，照着MLP的样子打代码。神经网络参数一开始时设置神经网络的参数，根据官网介绍这些参数设置和最终训练的结果有比较

使用Deeplearning4j在Scala中检测垃圾邮件。

（DL4J）生态系统是一组项目，旨在满足基于JVM的深度学习应用程序的所有需求。 这意味着从原始数据开始，从任何位置以任何格式加载和预处理原始数据，以构建和调整各种简单和复杂的深度学习网络。 由于Deeplearning4J在JVM上运行，因此您可以将其与Java以外的各种基于JVM的语言一起使用，例如Scala，Kotlin，Clojure等。 DL4J堆栈包括： DL4J ：高级API，用于构建具有各种层（包括自定义层）的MultiLayerNetworks和ComputationGraphs。 支持从h5导入Keras模型，包括tf.keras模型（从1.0.0-beta7开始），还支持在Apache Spark上进行分布式培训 ND4J ：通用线性代数库，具有500多种数学，线性代数和深度学习运算。 ND4J基于高度优化的C ++代码库LibND4J，它通过OpenBLAS，OneDNN（MKL-DNN），cuDNN，cuBLAS等库提供对CPU（AVX2 / 512）和GPU（CUDA）的支持和加速。 SameDiff ：ND4J库的一部分，SameDiff是我们的自

深度学习4J 该存储库不再维护。 我建议您检出存储库：（ ），但是该存储库中列出的示例仍然可以使用。 如果遇到任何错误，请确保将DL4j版本更改为最新版本。 如果仍然出现，请随时在此处发布问题。 一个Java深度学习存储库，其中包含从头开始的基于DL4J的项目。 到目前为止包括的项目： 使用标准前馈网络预测客户损失 使用CNN进行动物分类 使用Java进行超参数调整 桑坦德价值预测Kaggle挑战 无论是否使用GPU，请确保根据您的方便切换pom.xml更改。 1.使用标准前馈网络预测客户损失 给定已定义的n个标签，获取客户离开银行的概率。 问题陈述来自超级数据科学团队的课程。 他们讨论了使用Keras实现的解决方案，而这是尝试使用Java来实现的解决方案。 DLJ4模型始终如一地提供85.5％的准确度，比Keras模型的83％的准确度要好。 文件链接： : 代码执行： 2.

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适合 AI开发者 deeplearning4j

动态访问机器学习模型的框架 该框架提供了基于Web的GUI访问动态预训练的机器学习模型的功能，用于对用户上传的数据进行基于云的预测，并进行了实时分析。 该框架的目的是创建一个环境，使用户可以轻松地利用机器学习模型的功能，只需加载并执行预先训练的模型，而无需进行预处理，训练和将其拟合到数据上的不便之处。 它允许基于Web的模型访问，用户可以简单地选择自己喜欢的模型，然后继续上传图像或CSV文件以获取模型的要求。 重点是通过即插即用系统访问模型，并附带良好的GUI。 功能性： 可以通过网络/服务器轻松访问经过预先训练的序列化深度学习模型，例如自动编码器，MLP和ML模型，例如随机森林，K最近邻居，神经网络和支持向量机。 目前，已经针对多类分类问题在医学数据集上对模型进行了训练，并将这些模型序列化并存储在.model文件中。 构建框架的目的是使GUI及其功能独立于基础的机器学习模型，并

本文来自于csdn，文章介绍了数据集、模型训练中读取训练数据以及模型检测可视化等相关内容。在这个Yolov3发布的大好日子。 Deeplearning4j终于迎来了新的版本更新1.0.0-alpha，在zoomodel中引入TinyYolo模型可以训练自己的数据用于目标检测。 不得不说，在Yolov3这种性能和准确率上面都有大幅度提升的情况下，dl4j才引入TinyYolo总有一种49年加入国军的感觉 数据来源自