Deeplearning4j: 用 Java 实现深度学习框架_java deeplearning4j

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

深度学习是一个极具吸引力的新领域，尤其是在计算机视觉、自然语言处理等领域。目前，业界热议的有基于TensorFlow、Caffe、Theano构建的开源深度学习框架，还有基于Spark构建的分布式、高性能的神经网络平台。而近年来，基于多种深度学习框架的开源工具如Keras、Torch、MXNet等越来越火爆。但是，这些框架各不兼容，很难构建复杂的深度学习模型。为解决这个问题，业界提出了另一种思路——用统一的Java API构建统一的深度学习框架，使得不同深度学习框架可以方便地互联互通。从此，Deeplearning4j诞生了！

Deeplearning4j (简称DL4J) 是Apache顶级项目，面向机器学习和深度学习开发者提供一个开源、商业级、健壮的平台。它是基于JVM（Java Virtual Machine）的框架，支持Java、Scala及其他语言编写的代码。它的主要功能包括：

1. 交叉语言接口：支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python、C++、R等；

2. 向量化计算：支持高度优化的矢量化计算，同时也兼顾易用性；

3. 自动微分：支持自动求导，并针对各类机器学习任务进行优化；

4. 深度学习模型库：包括卷积网络、循环网络、递归网络等；

5. 可扩展性：提供了便利的组件模型，并且允许用户自定义组件；

6. 分布式计算：通过Spark、Hadoop等计算框架可实现海量数据的分布式运算；