据悉，Skymind发布了一系列免费社区版本的深入学习库，这一举措旨在将机器学习的功能带给使用Java的企业。Skymind首席执行官Chris Nicholson表示：“我们为JVM创造了科学计算工具!” Chris Nicholson进一步解释到：如果你继续深挖深度学习，它的下一层次就是科学计算。

机器学习中的大部分工作都是用Python编写的，而在Skymind Intelligence Layer(SKIL)中，拥有一个受管理的Conda环境，Nicholson表示允许Python程序员使用他们的工具并将其模型部署到Java虚拟机，并表示：“我们已经建立了一个桥梁，将AI模型从Python转换为Java。”

Skymind本月初会将SKIL库转交给Eclipse基金会。据Skymind描述该库包括：

Deeplearning4j：一种神经网络DSL，有助于构建与数据管线和Spark集成的神经网络。

ND4J：用于Java的N维数组， tensor library。其目标是为各种硬件平台提供tensor运算和优化支持。

DataVec：ETL库，用于对数据进行矢量化和“缩放”。提取转换负载，支持各种数据源，并通过一系列数据转换输出n维阵列。

libnd4j：用于 tensor操作的纯C ++库，与开源库JavaCPP协作使用。

RL4J：JVM上的强化学习，与Deeplearning4j集成。包括AlphaGo和A3C中曾使用的Deep-Q learning。

Jumpy：Python接口的ND4J库，与Numpy集成。

Arbiter：通过超参数搜索自动调整神经网络。超参数优化采用网格搜索，随机搜索和贝叶斯。

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