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Deep Learning with DL4J

Deep Learning with DL4J. 2016년 5월 16일 월요일. 딥 러닝은 매우 큰 데이터 셋과 속도가 중요한 일에 대한 계산 집약적인 성향을 가지고 있습니다. 최적화 된 코드, 병렬화 된 폼들과 GPU, 고성능 하드웨어를 사용하면 더욱 더 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터 병렬화는 큰 데이터 셋을 파편화 시키고 이 파편들을 각각 자신의 코어 위에 분리된 신경망으로 전달 합니다. DL4J는 스파크와 하둡 맵리듀스위에서 돌면서 병렬로 모델을 학습하고 파편들이 만들어 낸 파라미터들을 하나의 센터 모델 내에서 반복적으로 평균화 합니다(DL4J 그룹의 Jeff Dean 이 말하는 모델 병렬화는 평균화 없이도 분리된 큰 데이터 셋 패치 위에서 모델들 특정화를 가능하게 합니다). 스파크 단독으로 DL4J 로컬 머신에서 멀티 쓰레드로 돌 게 할 수 있습니다. 클러스터나 클라우드가 필요 없습니다. 스파크가 설치 되어 있지 않다면 설치 페이지. DL4J 스파크 예제 리포지토리. 이것을 우리는 복...

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Deep Learning with DL4J. 2016년 5월 16일 월요일. 딥 러닝은 매우 큰 데이터 셋과 속도가 중요한 일에 대한 계산 집약적인 성향을 가지고 있습니다. 최적화 된 코드, 병렬화 된 폼들과 GPU, 고성능 하드웨어를 사용하면 더욱 더 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터 병렬화는 큰 데이터 셋을 파편화 시키고 이 파편들을 각각 자신의 코어 위에 분리된 신경망으로 전달 합니다. DL4J는 스파크와 하둡 맵리듀스위에서 돌면서 병렬로 모델을 학습하고 파편들이 만들어 낸 파라미터들을 하나의 센터 모델 내에서 반복적으로 평균화 합니다(DL4J 그룹의 Jeff Dean 이 말하는 모델 병렬화는 평균화 없이도 분리된 큰 데이터 셋 패치 위에서 모델들 특정화를 가능하게 합니다). 스파크 단독으로 DL4J 로컬 머신에서 멀티 쓰레드로 돌 게 할 수 있습니다. 클러스터나 클라우드가 필요 없습니다. 스파크가 설치 되어 있지 않다면 설치 페이지. DL4J 스파크 예제 리포지토리. 이것을 우리는 복...

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1 스파크를 사용한 딥러닝

2 를 참고하세요

3 스파크 예제

4 openblas 와 스파크

5 driver class path

6 로컬 구동 설정과

7 sparkexecutor extraclasspath

8 클러스터 설정이 필요함

9 scala 리소스

10 openblas

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스파크를 사용한 딥러닝,를 참고하세요,스파크 예제,openblas 와 스파크,driver class path,로컬 구동 설정과,sparkexecutor extraclasspath,클러스터 설정이 필요함,scala 리소스,openblas,nd4j/nd4s 벤치마크,tony kim,댓글 없음,이메일로 전송,blogthis,twitter에서 공유,facebook에서 공유,pinterest에 공유,라벨 딥러닝 자바,machine learning 딥러닝,머신러닝

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Deep Learning with DL4J. 2016년 5월 16일 월요일. 딥 러닝은 매우 큰 데이터 셋과 속도가 중요한 일에 대한 계산 집약적인 성향을 가지고 있습니다. 최적화 된 코드, 병렬화 된 폼들과 GPU, 고성능 하드웨어를 사용하면 더욱 더 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터 병렬화는 큰 데이터 셋을 파편화 시키고 이 파편들을 각각 자신의 코어 위에 분리된 신경망으로 전달 합니다. DL4J는 스파크와 하둡 맵리듀스위에서 돌면서 병렬로 모델을 학습하고 파편들이 만들어 낸 파라미터들을 하나의 센터 모델 내에서 반복적으로 평균화 합니다(DL4J 그룹의 Jeff Dean 이 말하는 모델 병렬화는 평균화 없이도 분리된 큰 데이터 셋 패치 위에서 모델들 특정화를 가능하게 합니다). 스파크 단독으로 DL4J 로컬 머신에서 멀티 쓰레드로 돌 게 할 수 있습니다. 클러스터나 클라우드가 필요 없습니다. 스파크가 설치 되어 있지 않다면 설치 페이지. DL4J 스파크 예제 리포지토리. 이것을 우리는 복...

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Deep Learning with DL4J: 인공 신경망 엘리먼트

http://dl4j.blogspot.com/2016/03/blog-post.html

Deep Learning with DL4J. 2016년 3월 20일 일요일. 딥 러닝(Deep Learning)은 여러 층(Layer)으로 중첩된 특정 신경망 세트를 위한 이름입니다. 층들은 노드(Node)로 구성됩니다. 노드는. 사람의 뇌세포(Neuron) 위에 느슨하게 인식되어 있는 장소이자 컴퓨터 연산이 일어나는 장소이고. 충분한 자극이 가해질 때 작동합니다. 그것은 강화되거나 약화되는 계수(Coefficients) 세트 데이터나 무게(Weights) 데이터 입력과 합쳐집니다. 이러한 태스크에 의미를 부여하는 일련의 과정에 의하여 알고리즘은 배우려고 시도합니다. 궁극적인 결과를 도출하거나 사람처럼 대답하거나 사진이나 이미지를 분류하기 위해서. 어느 망(Net)까지 신호를 더 진행시킬 범위인지를 결정하기 위한 노드 활성화 기능(Activation Function)에 전달 됩니다. 아래 다이어그램은 노드 한개가 어떻게 생겼는지를 설명합니다. 피드 구독하기: 댓글 (Atom).

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Deep Learning with DL4J: 인공지능과 인간과 얼마나 비슷한가?

http://dl4j.blogspot.com/2016/03/blog-post_20.html

Deep Learning with DL4J. 2016년 3월 20일 일요일. 인공지능과 인간과 얼마나 비슷한가? 그렇게 이야기의 화두는 던져졌습니다. 제가 예상하기로는 이제부터는 과연 기계와 인간은 뭐가 다른가에 대한 논쟁이 벌어질 것 같군요. 이미 인간과 기계는 다르다고 결론내리신 분들은 조금 더 이 이야기를 들어 보셔야 할 것 같습니다. 대부분 사람들은 구글의 알파고는 사람보다 운전을 잘하거나 바둑을 더 잘 두는 인공지능이고 IBM의 왓슨은 퀴즈를 사람보다 잘풀거나 의료진단을 잘하는 인공지능, 애플의 시리는 비서일을 잘하는 인공지능 정도로 알고 있습니다. 결론부터 내리자면 원래 사람보다 잘하는 기계를 만들려고 인공지능을 만든것이 아니란 것입니다. 좀 이상합니다. "그러면 왜 인공지능이란 것을 사람들이 만들었어? 이 질문에 대답하기 위해서는 컴퓨터의 역사로 거슬러 올라가야 합니다. 2015년 2월에 개봉한 영화 이미테이션 게임. 이것은 앨런 튜링이 제안안 튜링테스트. 을 기계도 가질 수 있다라는 ...

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Deep Learning with DL4J: 5월 2016

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Deep Learning with DL4J. 2016년 5월 16일 월요일. 딥 러닝은 매우 큰 데이터 셋과 속도가 중요한 일에 대한 계산 집약적인 성향을 가지고 있습니다. 최적화 된 코드, 병렬화 된 폼들과 GPU, 고성능 하드웨어를 사용하면 더욱 더 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다. 데이터 병렬화는 큰 데이터 셋을 파편화 시키고 이 파편들을 각각 자신의 코어 위에 분리된 신경망으로 전달 합니다. DL4J는 스파크와 하둡 맵리듀스위에서 돌면서 병렬로 모델을 학습하고 파편들이 만들어 낸 파라미터들을 하나의 센터 모델 내에서 반복적으로 평균화 합니다(DL4J 그룹의 Jeff Dean 이 말하는 모델 병렬화는 평균화 없이도 분리된 큰 데이터 셋 패치 위에서 모델들 특정화를 가능하게 합니다). 스파크 단독으로 DL4J 로컬 머신에서 멀티 쓰레드로 돌 게 할 수 있습니다. 클러스터나 클라우드가 필요 없습니다. 스파크가 설치 되어 있지 않다면 설치 페이지. DL4J 스파크 예제 리포지토리.

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Deep Learning with DL4J: 딥러닝 인공신경망의 개념

http://dl4j.blogspot.com/2016/03/blog-post_21.html

Deep Learning with DL4J. 2016년 3월 21일 월요일. 딥러닝 신경망은 병렬 처리 방식의 패턴 인식으로부터 데이터를 전달받는 노드층의 깊이에 의해 구성되는 평범한 단층형 신경망과 다르게 구별됩니다. 전통적인 방식의 머신러닝은 하나의 입력층, 하나의 출력층과 두 층 사이에 숨겨진 한개 층으로 구성된 얕은 망에 의존합니다. 최소한 입력과 출력을 포함하여 3개의 층 이상으로 구성되어야 딥 러닝으로 인정받을 수 있습니다. 그러므로 딥 러닝은 적어도 하나 이상의 숨겨진 층이 있다는 의미로 엄격하게 정의된 기술 용어 입니다. 딥러닝 신경망에서 기능의 중복이 제거된 각 노드의 층은 이전 출력층을 기반으로 연결되어 있습니다. 신경망에 좀더 깊게 다가가려면 노드들이 기능을 조합하고 재조합한 이후에 각 노드들이 인지할 수 있는 좀 더 복잡한 기능을 이전 층에서 부터 가지고 있어야 합니다. 네이밍으로 분류되지 않은 데이터로 트레이닝 할 때 깊은 신경망 층의 각 노드는 샘플로 부터 뽑은 입력값을 재...

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Deep Learning with DL4J: 신경망(Neural Networks)의 정의

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Deep Learning with DL4J. 2016년 3월 17일 목요일. 신경망(Neural Networks)는 인간의 뇌를 패턴으로 인지할 수 있게 하기 위한 느슨하게 모델링된 알고리즘들의 세트 입니다. 그래서 그 세트들은 가공되지 않은 입력 값들을 기계의 관점에서 해석하여 이름을 붙이거나 덩어리 단위로 구분합니다. 인공 신경망이 인지한 해석된 패턴들은 숫자, 벡터에 담겨지거나 벡터에 들어가 있는 반드시 해석 되어야 하는 실세계의 데이터, 이미지, 소리, 글자, 또는 시간들이 될 수 있습니다. 여러분이 생각하는 딥러닝이 해결할 수 있는 문제는 이런 것입니다. "어떤 카테고리를 신경 써야 하지? 어떤 정보를 따라가야 하지? 이런 질문들의 결론은 분류된 이름들에서 찾을 수 있습니다. " 스팸. 이거나 " 스팸이 아니. 거나, " 착한 사람. 이거나 " 나쁜 사람. 이거나 " 화난 고객. 이거나 " 행복한 고객. 내가 분류된 데이터를 찾을 수 있는가? Deep learning for Java.

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