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。
DeepLearning.scala 是一个 Scala 编写的开源深度学习工具箱，由我们 ThoughtWorks 的同事创建。我们对这个项目感到兴奋的地方在于，它使用了可微分函数式编程来创建和组合神经网络。开发者只需要编写具有静态类型的 Scala 代码。
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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