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Deeplearning4j

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Eclipse Deeplearning4j

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Basisdaten

Hauptentwickler verschiedene, Konduit KK
Entwickler Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 1703: attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
Erscheinungsjahr Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 1703: attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
Aktuelle Version 1.0.0-M2.1
(17. August 2022)
Aktuelle Vorabversion Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 1703: attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
(Lua-Fehler in Modul:Wikidata, Zeile 1703: attempt to index field 'wikibase' (a nil value))
Betriebssystem Linux, macOS, Windows
Programmier­sprache C, C++, Java
Kategorie Maschinelles Lernen
Lizenz Apache 2.0
deeplearning4j.konduit.ai

Deeplearning4j ist eine freie, plattformübergreifende Programmbibliothek für künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Lernen.<ref></ref><ref></ref> Deeplearning4j ist in der Programmiersprache Java geschrieben und daher kompatibel zu jeder anderen Sprache, die auf einer JVM lauffähig ist, wie Scala oder Clojure. Die zugrunde liegenden Berechnungen sind in C und C++ implementiert. Der kommerzielle Support erfolgt durch das Unternehmen Skymind.

Mit Hilfe von Keras<ref>Keras Documentation. In: Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow. Abgerufen am 6. März 2017 (Lua-Fehler in Modul:Multilingual, Zeile 153: attempt to index field 'data' (a nil value)).</ref> verfügt Deeplearning4j über eine Programmierschnittstelle (API) zur Sprache Python. Hiermit kann der Graben zwischen weit verbreiteten, aber auf Python basierenden Programmbibliotheken und Java überbrückt werden. Mit Keras ist ein Import der Modelle von künstlichen neuronalen Netzen der Systeme TensorFlow, Caffe, Torch and Theano möglich.<ref>Importing Models From Keras to Deeplearning4j. Abgerufen am 3. März 2017 (Lua-Fehler in Modul:Multilingual, Zeile 153: attempt to index field 'data' (a nil value)).</ref> Deeplearning4j gehört zu den führenden 10 Deep-Learning-Projekten auf Github.<ref>Top 10 Deep Learning Projects on Github. KDnuggets News, Januar 2016, abgerufen am 3. März 2017 (Lua-Fehler in Modul:Multilingual, Zeile 153: attempt to index field 'data' (a nil value)).</ref>

Es werden unterschiedliche Typen von künstlichen neuronalen Netzen wie z. B. Restricted Boltzmann-Maschine, Convolutional NNs oder rückgekoppelte neuronale Netze unterstützt. GPUs können zur Geschwindigkeitssteigerung einen Teil der Rechenlast übernehmen.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

<references />

Weblinks[Bearbeiten]