DL4J

功能及特点

  • 可以使用随机梯度下降算法进行优化。
  • 可以使用 Nesterov 动量进行更新。
  • 可以构建多层神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。
  • 可以使用 ReLU 激活函数作为隐藏层的激活函数。
  • 可以使用 softmax 激活函数作为输出层的激活函数。
  • 可以进行反向传播算法进行训练。

DL4J

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。

基本信息:

收费方式: 该框架为开源框架。
分类:
frameworkapichineseopensourcenogfw

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