有关完整的ND4J API索引，请参考javadoc。 ND4J中使用了三种类型的操作：标量、转换和累加。我们将使用“op”这个词作为“oper...

在学习nd4j的过程中，还有其他一些基本的矩阵操作要突出显示。（示例代码） 转置 矩阵的转置是它的镜像。矩阵A第1行第2列中的元素将位于矩阵A转...

元素操作比矢量操作更直观，因为一个矩阵的元素清楚地映射到另一个矩阵上，为了获得结果，你只需要执行一个算术操作。（示例代码位于此处。）对于向量矩阵...

张量& ND4J 一个向量，即我们输入神经网络的数字列，一个更通用的数学结构的子类，称为张量。张量是多维数组。你已经熟悉了由行和列组成的矩阵：行...

介绍 线性代数的基本运算是矩阵的生成、加法和乘法。本指南将向你展示如何使用ND4J以及各种高级转换执行这些操作。 语法 元素 变形/转置矩阵 张...

支持的正则化器 DL4J模型导入支持所有Keras正则化器。 l1 l2 l1_l2 正则化器映射可以在KerasRegularizerUtil...

支持的损失函数 DL4J支持所有可用的Keras损失函数（除了logcosh），即： mean_squared_error mean_absol...

KerasBidirectional [源码] 从Keras双向层包装器构建DL4J双向层 KerasBidirectional 从KerasL...