问题标签 [deeplearning4j]

有没有在android中使用deeplearning4j的例子。我从 deeplearning4j.org 下载了一些示例。我没有找到一个适用于android的。

请帮帮我！我正在使用deeplearning4j. MNIST 示例运行良好，但我的数据集出现错误。我的数据集有两个输出。

错误是

org.deeplearning4j.exception.DL4JInvalidInputException：输入不是矩阵；预期矩阵（秩 2），得到秩为 4 的数组，形状为 [128, 1, 45, 800]

我正在尝试为 CNN 实现一个通道，这个通道是将一个句子分成 x 个部分。然后这些部分中的每一个都获得一个情感分数，这些部分被输入到 CNN 中。但是，我不明白如何将这些部分分数转换为 CNN 的 INDArray。

我当前的代码：

我刚刚尝试了不同的特征形状和索引，但我真的不知道我在做什么，所以任何帮助将不胜感激！

我将代码基于 Deeplearning4js CnnSentenceDataSetIterator，它将句子转换为词嵌入。

我尝试将 deeplearning4j 与 JHipster pom.xml 与以下内容集成：

我在运行 .\mvnw 时收到以下错误：

如您所见，我已经在 deeplearning4j 上添加了排除项，但我仍然遇到 SLF4J 绑定冲突，无法找出问题所在。

我是 deeplearning4j 的新手，我想使用单词向量作为分类器的输入来制作句子分类器。我之前使用的是 python，其中向量模型是使用 gensim 生成的，我想将该模型用于这个新的分类器。是否可以在 deeplearning4j.word2vec 中使用 gensim 的 word2vec 模型，我该怎么做？

我有一个包含 1,00,000 多个文档的训练数据集，分为大约 100 个类别。我正在尝试使用DeepLearning4java库预测文本的类别，代码基于ParagraphVectorsClassifierExample示例。每个文档都是一行短文本。

我将可用数据分为训练数据（80%）和测试数据（20%）。通过对参数进行大量调整，我对测试数据的预测正确率最高为 20%。我知道很多事情都取决于输入数据本身。但是，只是想检查一下准确性是否可以进一步提高。我在示例代码中看到一条注释，上面写着“可以通过使用学习级联来改进此示例以提高准确性”。任何提高预测准确性的提示/帮助/建议将不胜感激。

文档说该库在 GPU 上运行。如果我强大的笔记本电脑没有 GPU，我还能运行 Deeplearning4J 吗？

我在 Python 中使用 Keras 制作了一个图像分类模型，格式为“.h5”。我正在尝试使用 Deeplearning4j 在我的 Android 应用程序中使用它。

当我尝试通过使用NativeImageLoader构造函数加载Mat图像来进行图像分类时，我遇到了一个问题。代码如下：

当应用程序构建时，它会在上面代码的第二行给出错误，即INDArray image = nativeImageLoader.asMatrix(testImage);

构建 apk 时出现以下错误：

我试图找到解决方案，但这表明Android 不支持 AWT 包。

请帮助我解决方案或解决方法。谢谢你。

我正在处理一些固定长度的时间序列数据。此数据的格式为 headers #0-->time series trace#0-->header#1-->time series trace #1 -->..->header#P-->time series trace #P。通过使用一些旨在处理此类数据的 API，我终于能够将数据转换为形状为 [P, length of time series] 的 INDArray。如果我的目标是从数据中去除噪音，我应该使用什么作为 DNN？到目前为止，我一直在使用堆叠去噪自动编码器，但不确定我实现它的方式是否正确。

我正在尝试使用DeepLearning4j库在 Java 中实现深度确定性策略梯度算法，但是在有效地实现策略梯度方面遇到了一些麻烦。

在许多张量流实现中，策略梯度是使用以下简单命令计算的

这也可以使用 DeepLearning4J 库以简单的方式完成吗？