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Deeplearning4j

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Auteur : Silahi Ali Houssene

Pour plus de détails : Tech4j on Youtube

1. DL4j

C'est un framwork de deeplearning :

  • Open Source
  • Distribué alt
  • JVM / C++ / Python alt

2. Concepts de base

2.1. DataVec

  • Préparation des données pour l'apprentissage et la prédiction alt
  • Normalisation des données

2.2. Nd4j

  • DataSets *
  • INDArrays alt
  • Mini-Batches

3. Model de Réseau de Neurones

  • Configuration 

MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
        .optimizationAlgo(OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
        .updater(new Nesterovs(learningRate, 0.9))
        .list(
            new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(numHiddenNodes)
            .activation("relu").build(),
            new OutputLayer.Builder(LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
            .activation("softmax").nIn(numHiddenNodes).nOut(numOutputs)
            .build())
    .backprop(true).build();
    MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
  • Entrainement
model.fit(trainSet);// single epoch

ou bien

for (int i=0; i< numberOfEpoc; i++){ 
    model.fit(trainSet);
}
  • Evaluation des performences

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  • Monotoring / Troubleshooting

ScoreIterationListener
HistogramIterationListener

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