deep learning一些实现

最新推荐文章于 2025-05-15 10:15:40 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-15 10:15:40 发布 · 880 阅读 · 0 ·
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本项目提供了一个包含C/C++/JAVA/PYTHON等多种语言实现的深度学习代码库，可以在Github上找到。该项目由yusugomori创建，旨在帮助开发者们更好地理解和实践不同编程语言下的深度学习应用。
基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测
07-11
【作品名称】：基于DeepLearning4j框架提供的lstm神经网络实现对车流量预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目...
基于deeplearning4j深度学习框架实现的价格预测，语义分析，文本分类等场景的代码.zip
02-20
《基于DeepLearning4J的深度学习实践：价格预测、语义分析与文本分类》 深度学习作为人工智能领域的重要分支，已经在多个应用场景中展现出强大的能力，包括图像识别、语音处理、自然语言理解和预测模型等。本项目以...
Java Deeplearning4j：实现时间序列预测
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-11 3693
时间序列数据是按照时间顺序排列的数据点序列。例如，股票价格、气温、销售量等都是时间序列数据。在时间序列预测任务中，我们的目标是根据历史数据预测未来的值。为了进行时间序列预测，我们需要准备一个合适的数据集。可以从各种来源获取时间序列数据，例如数据库、文件、网络 API 等。数据的质量：数据应该是准确、完整和可靠的。数据的长度：数据应该足够长，以便能够训练出一个有效的模型。数据的频率：数据的采样频率应该与预测任务的需求相匹配。
Java Deeplearning4j：实现文本分类
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10-09 4525
在本文中，我们介绍了如何使用 DeepLearning4J 构建、训练和评估文本分类模型。我们首先准备了数据集，并进行了数据预处理和向量化。然后，我们构建了一个 RNN 模型，并配置了训练参数。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。通过调整模型和参数，我们可以提高模型的性能。
Java Deeplearning4j：实现图像分类
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10-07 4066
本文介绍了如何使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。我们首先介绍了相关的 Maven 依赖，然后详细介绍了数据集准备、模型构建、模型训练和评估等关键步骤。通过实际的例子，我们展示了如何使用 DL4J 构建、训练和评估图像分类模型。最后，我们介绍了一些调整模型和参数的方法，以提高模型的性能。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用 DeepLearning4J 进行图像分类任务。
Spring Boot集成DeepLearning4j实现图片数字识别
HBLOG
07-01 2308
DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU，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拥有先进的技术，以即插即用为目标，通过更多预设的使用，避免多余的配置，让非企业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。
Deeplearning4j
AI天才研究院
06-12 1536
Deeplearning4j 1. 背景介绍 1.1 人工智能与深度学习 人工智能(Artificial Intelligence, AI)是计算机科学的一个重要分支,旨在研究如何让计算机模拟甚至超越人类的智能。深度学习(Deep Lear
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
程永强
12-15 1775
labml.ai Deep Learning Paper Implementations (带注释的 PyTorch 版论文实现)
基于Deeplearning4j的多源数据融合预测模型实现：从设计到落地全解析
沛哥儿的专栏
05-15 1665
在工业4.0与数字化转型背景下，单一数据源的预测模型已无法满足复杂业务需求。本文以电商销量预测为例，探讨了基于Deeplearning4j（DL4J）的多源数据融合模型设计与实现。通过整合时序数据、外部特征和空间数据，模型能够更全面地捕捉特征关联。文章详细介绍了数据维度拆解与融合策略，提出了早期融合策略，并设计了包含LSTM、CNN和Embedding层的模型架构。该模型能够量化促销影响、建模天气风险，并实现区域协同预测，有效解决了连锁零售企业的业务痛点。最后，文章提供了DL4J实现步骤，包括开发环境准备、
Spring Boot集成Milvus和deeplearning4j实现图搜图功能
HBLOG
10-29 1470
Milvus 是一种高性能、高扩展性的向量数据库，可在从笔记本电脑到大型分布式系统等各种环境中高效运行。它既可以开源软件的形式提供，也可以云服务的形式提供。Milvus 是 LF AI & Data Foundation 下的一个开源项目，以 Apache 2.0 许可发布。大多数贡献者都是高性能计算（HPC）领域的专家，擅长构建大型系统和优化硬件感知代码。核心贡献者包括来自 Zilliz、ARM、NVIDIA、AMD、英特尔、Meta、IBM、Salesforce、阿里巴巴和微软的专业人士。
Deeplearning4j - 入门视频
AlphaFinance
05-23 930
作者：寒沧 链接：https://www.jianshu.com/p/566fc3db676b 来源：简书 DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络。DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU，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拥有先进的技术，以即插即用为目标，通过更多预设的使用，避免多余的配置，让非企业也能够进行快速的原型制作。DL4J同.
基于 deeplearning4j 框架实现价格预测、语义分析及文本分类的代码
最新发布
08-13
本文档提供了基于deeplearning4j框架实现的价格预测、语义分析及文本分类的代码。价格预测是金融服务领域的重要应用，通过对历史数据的学习，模型可以预测出股票、期货等金融产品的未来价格走势，为投资者决策提供...
deeplearning-ai-books-深度学习资源包
05-10
深度学习（Deep Learning，简称DL）是机器学习（Machine Learning，简称ML）的一个子集，也是人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域的一个重要分支。它被引入机器学习，旨在使机器更接近于实现人工智能的...
如何计算idf
overstack的专栏
05-20 5671
我们这道一个单词的idf的计算公式可以如下： 上面这个公式需要先要有一个语料库，如果此时你恰好没有这样的一个语料库，那你要怎么去估计这个idf呢？ 现在假定在一篇《中国的蜜蜂养殖》文章当中，假定该文长度为1000个词，“中国”，“蜜蜂”，“养殖”各出现了20次，则这三个词的词频（TF）都为0.02. 为了计算这些词的idf，有一个很方便的方法，我们可以将google收录的中文网页当成一个
2014 Machine Learning Summer School
overstack的专栏
06-18 5422
MLSS 6月份在北京的一些关于及其学习的资料，有一些很bucu
deep learning for NLP courses
overstack的专栏
06-10 1209
2013关于deep learning一门新的课程： Deep Learning for NLP (without Magic) http://nlp.stanford.edu/courses/NAACL2013/
Generalized linear models and linear classification
overstack的专栏
06-15 1107
在听张潼讲一些线性模型的课程，为方便以后回忆，贴一些图再加上点注释。 首先讲到了svm loss和logistic loss之间的优缺点。 logistic loss能够给出概率值，但是svm loss不能。但反过来说logistic loss并不能给出一个separateble的解，因为只有-f(x)*y等于正无穷或者负无穷的时候logistic loss才会是0或者1，但是svm却
百度技术沙龙
overstack的专栏
06-01 1018
InfoQ上关于百度技术沙龙的一个专题：http://www.infoq.com/cn/zones/baidu-salon/index.html 上面有各期嘉宾的详细介绍和演讲，最重要的是有视频。
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