„Deeplearning4j“ – Versionsunterschied
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| ⚫ | '''Deeplearning4j''' ist eine [[Freie Software|freie]], [[Plattformunabhängigkeit|plattformübergreifende]] [[Programmbibliothek]] für [[Künstliches neuronales Netz|künstliche Intelligenz]] bzw. [[maschinelles Lernen]].<ref>{{Literatur|Autor=Cade Metz|Titel=The Mission to Bring Google’s AI to the Rest of the World|Hrsg=|Sammelwerk=WIRED|Band=|Nummer=|Auflage=|Verlag=|Ort=|Datum=2014-02-06|Sprache=en|Seiten=|ISBN=|Online=https://www.wired.com/2014/06/skymind-deep-learning/|Abruf=2017-03-03}}</ref><ref>{{Literatur|Autor=|Titel=Deep Learning for (Some of) the People|Hrsg=|Sammelwerk=Bloomberg.com|Band=|Nummer=|Auflage=|Verlag=|Ort=|Datum=2014-06-03|Sprache=en|Seiten=|ISBN=|Online=https://www.bloomberg.com/news/articles/2014-06-03/teaching-smaller-companies-how-to-probe-deep-learning-on-their-own|Abruf=2017-03-03}}</ref> Deeplearning4j ist in der Programmiersprache Java geschrieben und daher kompatibel zu jeder anderen Sprache, die auf einer [[Java Virtual Machine|JVM]] lauffähig ist, wie [[Scala (Programmiersprache)|Scala]] oder [[Clojure]]. Aktuell wird in der Version 1.0.0-Beta7<ref>{{Internetquelle |autor=Paul Dubs |url=https://blog.konduit.ai/2020/05/14/deeplearning4j-1-0-0-beta7-released/ |titel=Release 1.0.0-Beta7 D4J |werk= |hrsg= |datum=14.05.2020 |abruf=27.08.2020 |sprache=en}}</ref> entwickelt. Die zugrunde liegenden Berechnungen sind in [[C (Programmiersprache)|C]] und [[C++]] implementiert. Der kommerzielle Support erfolgt durch das Unternehmen Skymind. |
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<ref>{{Internetquelle |autor=Paul Dubs |url=https://blog.konduit.ai/2020/05/14/deeplearning4j-1-0-0-beta7-released/ |titel=Release 1.0.0-Beta7 D4J |werk= |hrsg= |datum=14.05.2020 |abruf=27.08.2020 |sprache=en}}</ref> |
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| ⚫ | '''Deeplearning4j''' ist eine [[Freie Software|freie]], [[Plattformunabhängigkeit|plattformübergreifende]] [[Programmbibliothek]] für [[Künstliches neuronales Netz|künstliche Intelligenz]] bzw. [[maschinelles Lernen]].<ref>{{Literatur|Autor=Cade Metz|Titel=The Mission to Bring Google’s AI to the Rest of the World|Hrsg=|Sammelwerk=WIRED|Band=|Nummer=|Auflage=|Verlag=|Ort=|Datum=2014-02-06|Sprache=en|Seiten=|ISBN=|Online=https://www.wired.com/2014/06/skymind-deep-learning/|Abruf=2017-03-03}}</ref><ref>{{Literatur|Autor=|Titel=Deep Learning for (Some of) the People|Hrsg=|Sammelwerk=Bloomberg.com|Band=|Nummer=|Auflage=|Verlag=|Ort=|Datum=2014-06-03|Sprache=en|Seiten=|ISBN=|Online=https://www.bloomberg.com/news/articles/2014-06-03/teaching-smaller-companies-how-to-probe-deep-learning-on-their-own|Abruf=2017-03-03}}</ref> Deeplearning4j ist in der Programmiersprache Java geschrieben und daher kompatibel zu jeder anderen Sprache, die auf einer [[Java Virtual Machine|JVM]] lauffähig ist, wie [[Scala (Programmiersprache)|Scala]] oder [[Clojure]]. Die zugrunde liegenden Berechnungen sind in [[C (Programmiersprache)|C]] und [[C++]] implementiert. Der kommerzielle Support erfolgt durch das Unternehmen Skymind. |
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Mit Hilfe von [[Keras]]<ref>{{Internetquelle|url=https://keras.io/|titel=Keras Documentation|autor=|hrsg=|werk=Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow|datum=|sprache=en|zugriff=2017-03-06}}</ref> verfügt Deeplearning4j über eine [[Programmierschnittstelle]] (API) zur Sprache [[Python (Programmiersprache)|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 [[Künstliches neuronales Netz|künstlichen neuronalen Netzen]] der Systeme [[TensorFlow]], Caffe, Torch and Theano möglich.<ref>{{Internetquelle|url=https://deeplearning4j.org/model-import-keras|titel=Importing Models From Keras to Deeplearning4j|autor=|hrsg=|werk=|datum=|sprache=en|zugriff=2017-03-03}}</ref> Deeplearning4j gehört zu den führenden 10 [[Deep Learning|Deep-Learning]]-Projekten auf Github.<ref>{{Internetquelle|url=http://www.kdnuggets.com/2016/01/top-10-deep-learning-github.html|titel=Top 10 Deep Learning Projects on Github|autor=|hrsg=KDnuggets News|werk=|datum=2016-01|sprache=en-US|zugriff=2017-03-03}}</ref> |
Mit Hilfe von [[Keras]]<ref>{{Internetquelle|url=https://keras.io/|titel=Keras Documentation|autor=|hrsg=|werk=Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow|datum=|sprache=en|zugriff=2017-03-06}}</ref> verfügt Deeplearning4j über eine [[Programmierschnittstelle]] (API) zur Sprache [[Python (Programmiersprache)|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 [[Künstliches neuronales Netz|künstlichen neuronalen Netzen]] der Systeme [[TensorFlow]], Caffe, Torch and Theano möglich.<ref>{{Internetquelle|url=https://deeplearning4j.org/model-import-keras|titel=Importing Models From Keras to Deeplearning4j|autor=|hrsg=|werk=|datum=|sprache=en|zugriff=2017-03-03}}</ref> Deeplearning4j gehört zu den führenden 10 [[Deep Learning|Deep-Learning]]-Projekten auf Github.<ref>{{Internetquelle|url=http://www.kdnuggets.com/2016/01/top-10-deep-learning-github.html|titel=Top 10 Deep Learning Projects on Github|autor=|hrsg=KDnuggets News|werk=|datum=2016-01|sprache=en-US|zugriff=2017-03-03}}</ref> |
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Version vom 27. August 2020, 14:22 Uhr
| Deeplearning4j | |
|---|---|
| Basisdaten
| |
| Hauptentwickler | verschiedene |
| Entwickler | Adam Gibson |
| Aktuelle Version | 1.0.0-Beta7 (14. Mai 2020) |
| Betriebssystem | Linux, macOS, Windows |
| Programmiersprache | C, C++, Java |
| Kategorie | Maschinelles Lernen |
| Lizenz | Apache 2.0 |
| deeplearning4j.org | |
Deeplearning4j ist eine freie, plattformübergreifende Programmbibliothek für künstliche Intelligenz bzw. maschinelles Lernen.[1][2] Deeplearning4j ist in der Programmiersprache Java geschrieben und daher kompatibel zu jeder anderen Sprache, die auf einer JVM lauffähig ist, wie Scala oder Clojure. Aktuell wird in der Version 1.0.0-Beta7[3] entwickelt. Die zugrunde liegenden Berechnungen sind in C und C++ implementiert. Der kommerzielle Support erfolgt durch das Unternehmen Skymind.
Mit Hilfe von Keras[4] 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.[5] Deeplearning4j gehört zu den führenden 10 Deep-Learning-Projekten auf Github.[6]
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
- ↑ Cade Metz: The Mission to Bring Google’s AI to the Rest of the World. In: WIRED. 6. Februar 2014 (englisch, wired.com [abgerufen am 3. März 2017]).
- ↑ Deep Learning for (Some of) the People. In: Bloomberg.com. 3. Juni 2014 (englisch, bloomberg.com [abgerufen am 3. März 2017]).
- ↑ Paul Dubs: Release 1.0.0-Beta7 D4J. 14. Mai 2020, abgerufen am 27. August 2020 (englisch).
- ↑ Keras Documentation. In: Keras: Deep Learning library for Theano and TensorFlow. Abgerufen am 6. März 2017 (englisch).
- ↑ Importing Models From Keras to Deeplearning4j. Abgerufen am 3. März 2017 (englisch).
- ↑ Top 10 Deep Learning Projects on Github. KDnuggets News, Januar 2016, abgerufen am 3. März 2017 (amerikanisches Englisch).