Künstliche Intelligenz mit Java
Maschinelles Lernen mit Neuronalen Netzwerken

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.nd4j</groupId>
    <artifactId>nd4j-api</artifactId>
    <version>1.0.0-beta7</version>
  </dependency>
  <!-- ... -->
</dependencies>

<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
      <version>${maven-compiler-plugin.version}</version>
      <configuration>
        <source>${java.version}</source>
        <target>${java.version}</target>
      </configuration>
    </plugin>
    <!-- ... -->
  </plugins>
</build>

Das geschieht aber meistens im Hintergrund automatisch von der IDE und muss in der Regel nicht vom Anwender geschrieben werden.

Wenn man alle Beispiele von DL4J geladen hat, dann kann man die ganze Palette von Beispielen ausführen (s. Abbildung 45), z. B. kann man für Feed-Forward-Netzwerke zwischen Klassifizierungs-, Regressions- und Unsupervised-Beispielen auswählen.

Abbildung 45: Alle DL4J-Feed-Forward-Klassifikations-Beispiele


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