Hay dos API, una en Java y otra en Scala.
Solo necesita instalar DL4J a través de Maven (instrucciones en la página de Inicio rápido) para obtener sus primeros ejemplos en ejecución.
Una vez que se familiarice con los ejemplos en DL4J, es bastante fácil comenzar a trabajar en sus propios proyectos.
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El marco es componible, lo que significa que puede organizar redes poco profundas como RBM, ConvNets, LSTM y varios tipos de autoencoders en el orden que desee …
Se han hecho y respondido muchas preguntas sobre cómo construir redes y entrenarlas aquí en nuestro chat en vivo de Gitter.
Aquí hay algunos enlaces a nuestra documentación, generalmente con ejemplos de código comentado:
Máquinas de Boltzmann restringidas
Entrenamiento de un RBM en el conjunto de datos de Iris
Redes recurrentes y LSTM
Vectores propios, PCA y matrices de covarianza
Word2vec
Descripción de la red neuronal
