Java 对 AI 人工智能的支持主要体现在提供了丰富的开源框架和库。
开源框架/库
以下介绍几个常用的 Java AI 开源框架/库：
Deeplearning4j（DL4J）
一个用于深度学习的开源库，支持各种神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.deeplearning4j</groupId>
<artifactId>deeplearning4j-core</artifactId>
<version>1.0.0-beta3</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.deeplearning4j:deeplearning4j-core:1.0.0-beta3'
示例代码：
// 示例：创建一个简单的多层感知机
MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
.seed(123)
.updater(new Nesterovs(0.1, 0.9))
.list()
.layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(64)
.activation(Activation.RELU)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.build())
.layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
.activation(Activation.SOFTMAX)
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.nIn(64).nOut(numOutputs).build())
.build();
MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
model.init();
Weka
Waikato 环境用于知识分析的工具箱，是一个流行的机器学习库，提供各种分类、聚类、回归等算法的实现，如 SVM、KNN 等。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-dev</artifactId>
<version>3.8.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'nz.ac.waikato.cms.weka:weka-dev:3.8.0'
示例代码 1：
// 示例：使用Weka加载数据集并应用决策树算法
DataSource source = new DataSource("path/to/your/dataset.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
J48 decisionTree = new J48();
decisionTree.buildClassifier(data);
System.out.println(decisionTree);
示例代码 2：
Instances data = ... //加载训练数据
NaiveBayes classifier = new NaiveBayes();
classifier.buildClassifier(data);
Instance newInstance = ... //测试数据
double label = classifier.classifyInstance(newInstance);
Mallet
这是自然语言处理的 Java 库,内置了许多 NLP 算法,如主题模型、情感分析等。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>cc.mallet</groupId>
<artifactId>mallet</artifactId>
<version>2.0.8</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'cc.mallet:mallet:2.0.8'
示例代码：
ArrayList<Pipe> pipes = new ArrayList<Pipe>();
pipes.add(new Input2CharSequence("UTF-8"));
pipes.add(new CharSequenceLowercase());
pipes.add(new CharSequence2TokenSequence());
pipes.add(new TokenSequenceRemoveStopwords());
Pipe pipeline = new SerialPipes(pipes);
ArrayList<Instance> instances = new ArrayList<Instance>();
Instance instance = new Instance(pipeline);
instance.setData("This is some text");
instances.add(instance);
Encog
一个用于神经网络、遗传算法和其他机器学习技术的 Java 库。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.encog</groupId>
<artifactId>encog-core</artifactId>
<version>3.4.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.encog:encog-core:3.4.0'
示例代码：
MLDataSet trainingSet = new BasicMLDataSet(input, ideal);
RPropTrainer trainer = new RPropTrainer(network);
trainer.train(trainingSet);
Neuroph
除了神经网络，Neuroph 还支持其他类型的机器学习算法和集成学习。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.neuroph</groupId>
<artifactId>neuroph-core</artifactId>
<version>2.92</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.neuroph:neuroph-core:2.92'
示例代码：
MultiLayerPerceptron neuralNet = new MultiLayerPerceptron(input, hidden, output);
NeuralNetworkTrainingSet trainingSet = new NeuralNetworkTrainingSet(input, ideal);
BackPropagation neuralNetTrainer = new BackPropagation();
neuralNetTrainer.train(neuralNet, trainingSet);
XGBoost4J
一个在 Java 中常用的机器学习库，特别适用于梯度提升树算法。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>ml.dmlc</groupId>
<artifactId>xgboost4j</artifactId>
<version>1.5.0</version> <!-- 替换为最新版本 -->
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'ml.dmlc:xgboost4j:1.0.0'
示例代码：
DMatrix trainMat = new DMatrix(dataset[0]);
params.put("eta", 0.1);
params.put("max_depth", 3);
XGBoost model = new XGBoost(params);
model.setParam("nthread", Runtime.getRuntime().availableProcessors());
model.update(trainMat);
Smile
一个用于机器学习和数据挖掘的 Java 库，提供了多种分类、回归、聚类和降维算法。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>com.github.haifengl</groupId>
<artifactId>smile-core</artifactId>
<version>1.5.3</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'com.github.haifengl:smile-core:1.5.3'
示例代码：
NaiveBayesClassifier model = new NaiveBayesClassifier(features, labels);
model.train();
int predicted = model.predict(testFeatures);
Oryx 2
一个用于实时大数据分析和机器学习的框架，支持协同过滤、分类等任务。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>com.cloudera.oryx</groupId>
<artifactId>oryx-app-common</artifactId>
<version>2.0.5</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'com.cloudera.oryx:oryx-app-common:2.0.5'
示例代码：
InferenceModel model = InMemoryModelManager.read(modelFile);
String prediction = model.classify(input);
SiaNet
一个基于 DL4J 的深度学习库，提供了更简化的 API 来构建神经网络模型。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>io.sia</groupId>
<artifactId>sia-core</artifactId>
<version>0.2.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'io.sia:sia-core:0.2.0'
示例代码：
NeuralNetConfiguration config = new NeuralNetConfiguration();
NeuralNet nn = new NeuralNet(config);
nn.train(trainingData, trainingLabels);
double[] outputs = nn.predict(inputData);
JNNet
一个用于神经网络建模的轻量级库，适合初学者和简单任务。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>co.nubentos</groupId>
<artifactId>jnnet</artifactId>
<version>0.0.7</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'co.nubentos:jnnet:0.0.7'
示例代码：
JNNet nn = new JNNet();
nn.initialize(inputSize, hiddenSize, outputSize);
nn.train(input, ideal);
double[] output = nn.run(input);
AI4J
一个包含多种人工智能算法的 Java 库，包括神经网络、遗传算法等。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.ai4j</groupId>
<artifactId>org.apache.ai4j.libs</artifactId>
<version>0.3.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.apache.ai4j:org.apache.ai4j.libs:0.3.0'
示例代码：
BackPropagationNetworkFactory<Matrix> factory = BackPropagationNetworkFactory.create();
NeuralNetwork<Matrix> neuralNetwork = factory.create(inputSize, hiddenSize, outputSize);
neuralNetwork.learn(trainingSet);
Matrix output = neuralNetwork.compute(inputVector);
Apache Mahout
一个用于机器学习和数据挖掘的库，包括各种分类、聚类和推荐算法。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.mahout</groupId>
<artifactId>mahout-mr</artifactId>
<version>0.13.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.apache.mahout:mahout-mr:0.13.0'
示例代码：
Matrix userData = ...; // 用户数据
Matrix itemData = ...; // 物品数据
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(userData);
UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.1, similarity, userData);
UserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(userData, itemData, neighborhood, similarity);
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(12345, 10);
Spark ML
一个用于大规模数据处理的开源分布式计算框架 Apache Spark 中的机器学习库。
maven 坐标如下：
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
<version>2.3.0</version>
</dependency>
gradle 导入示例如下：
implementation 'org.apache.spark:spark-mllib_2.11:2.3.0'
示例代码：
MultilayerPerceptronClassifier model = new MultilayerPerceptronClassifier()
.setLayers(new int[]{3, 5, 4, 2})
.setBlockSize(128)
.setSeed(1234L)
.setMaxIter(100);
DataFrame training = ...; // 加载训练数据
DataFrame test = ...;
model.fit(training);
DataFrame result = model.transform(test);
