
DeepLearning.scala 允许你从数学公式创建神经网络。它支持 float、double 和 GPU 加速的N维数组,能自动计算公式中每个权重的导数。

神经网络可以是 Monad,由高阶函数组成。除了 Monad 之外,DeepLearning.scala 也支持Applicative,多个子网络之间可以并行计算。

神经网络也是程序。所有的 Scala 功能,包括函数、表达式、控制流等,都可以用在神经网络里,甚至可以在 Jupyter Notebook 中逐行执行。
ThoughtWorks总监咨询师
具有15年的企业架构及管理咨询经验。 帮助众多大型企业优化业务流程, 构建数字化企业架构,实现业务敏捷,目前专注在数字化战略咨询及大数据、人工智能领域。
DeepLearning.scala、Binding.scala主要贡献者
曾在网易任技术经理和项目经理,开发过多款游戏。现任ThoughtWorks首席咨询师,为客户提供移动、互联网、大数据、人工智能和深度学习领域的解决方案。
ThoughtWorks中国区首席数据科学家
写了十余年程序,擅长数据治理,数据挖掘和机器学习。致力于用漂亮的理论漂亮的解决问题,包括而不限于时间序列分析及预测,数学建模,模型优化,模式识别,模糊搜索,智能问答等。
DeepLearning.scala主要贡献者
同时也是开源软件:
Scalaz & RAII.scala & TryT.scala & Future.scala的主要贡献者。他曾参与过多个Web应用程序项目开发,在机器学习领域有丰富经验。
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