6. Deep Learning mit Java und DL4J

In diesem Kapitel wird zuerst ein grober Überblick über das DL4J-Framework gegeben und danach ein konkretes Anwendungsbeispiel implementiert.

6.1. Einführung und Installationsanleitung

DL4J (Deep Learning For Java Virtual Machine) ist ein Deep-Learning-Framework, geschrieben in Java und ausführbar in der Java Virtual Machine (JVM). Dieses Framework enthält eine Vielzahl von Java-Bibliotheken, u.a. mit Deep-Learning-Algorithmen und mit der Möglichkeit, Neuronale Netze mit vielen Schichten zu erstellen bzw. zu konfigurieren.

Um mit diesem Framework arbeiten zu können, werden 4 Systemvoraussetzungen benötigt (*Q34):

• Java 1.7 oder höher (64-Bit Version)
• Apache Maven (Build-Manager)
• IntelliJ IDE (hat Apache Maven inkludiert) oder Eclipse
• Git

DL4J enthält schon einige Beispiele. Diese kann man sich auf der Konsole über git mit

git clone https://github.com/eclipse/deeplearning4j-examples.git

auf den eigenen Rechner herunterladen (s. Abbildung 43).

Abbildung 43: Download der DL4J-Beispiele

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