138.深度学习分布式计算框架-1

138.1 PaddlePaddle

• PaddlePaddle是百度开源的一个深度学习平台
• PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API，可以轻松地完成神经网络配置，模型训练等任务。
• 官方文档中简易介绍了如何使用框架在
  • 线性回归
  • 识别数字
  • 图像分类
  • 词向量
  • 个性化推荐
  • 情感分析
  • 语义角色标注
  • 机器翻译等方面的应用

138.2 Deeplearning4j

• DeepLearning4J（DL4J）是一套基于Java语言的神经网络工具包，可以构建、定型和部署神经网络
  • DL4J与Hadoop和Spark集成，支持分布式CPU和GPU
• Deeplearning4j包括了分布式、多线程的深度学习框架，以及普通的单线程深度学习框架
  • 定型过程以集群进行，也就是说，Deeplearning4j可以快速处理大量数据
  • Deeplearning4j在开放堆栈中作为模块组件的功能，使之成为为微服务架构打造的深度学习框架
• Deeplearning4j从各类浅层网络出发，设计深层神经网络
  • 这一灵活性使用户可以根据所需，在分布式、生产级、能够在分布式CPU或GPU的基础上与Spark和Hadoop协同工作的框架内，整合受限玻尔兹曼机、其他自动编码器、卷积网络或递归网络
• Deeplearning4j在已建立的各个库及其在系统整体中的所处位置
  

138.3 Mahout

• Mahout是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架
  • Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法，解决了并行挖掘的问题
• Mahout包含许多实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等
• Mahout算法库：
  
• Mahout应用场景：
  

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最后

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