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// Java + AI 示例代码：使用 Deeplearning4j 实现一个简单的神经网络

import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.impl.IrisDataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;

public class SimpleNeuralNetwork {

    public static void main(String[] args) {
        // 配置神经网络
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
                .list()
                .layer(0, new DenseLayer.Builder().nIn(4).nOut(3)
                        .activation(Activation.RELU)
                        .build())
                .layer(1, new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)
                        .nIn(3).nOut(3)
                        .activation(Activation.SOFTMAX)
                        .build())
                .build();

        // 创建多层网络
        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);
        model.init();

        // 使用 Iris 数据集进行训练
        DataSetIterator iterator = new IrisDataSetIterator(150, 150);

        // 训练模型
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            while (iterator.hasNext()) {
                DataSet dataSet = iterator.next();
                model.fit(dataSet);
            }
            iterator.reset();
        }

        // 打印模型参数
        System.out.println("Model parameters: " + model.params());
    }
}

解释说明：

1. 引入依赖：

   • Deeplearning4j 是一个基于 Java 的深度学习库，提供了构建和训练神经网络的功能。
   • ND4J 是一个用于科学计算的库，类似于 Python 中的 NumPy。

2. 配置神经网络：

   • 使用 MultiLayerConfiguration 来定义网络结构。这里我们定义了一个包含两个层的简单神经网络：
     • 第一层是 DenseLayer，输入维度为 4（对应 Iris 数据集的特征数），输出维度为 3，激活函数为 ReLU。
     • 第二层是 OutputLayer，输入维度为 3，输出维度为 3（对应 Iris 数据集的类别数），损失函数为负对数似然，激活函数为 Softmax。

3. 创建并初始化模型：

   • 使用 MultiLayerNetwork 类来创建一个多层神经网络，并调用 init() 方法初始化模型参数。

4. 加载数据集：

   • 使用 IrisDataSetIterator 加载经典的 Iris 数据集，该数据集包含 150 个样本，每个样本有 4 个特征和 3 个类别标签。

5. 训练模型：

   • 使用 fit() 方法对模型进行训练，循环迭代 100 次，每次遍历整个数据集。

6. 打印模型参数：

   • 训练完成后，打印出模型的参数，以便查看训练结果。

这个示例展示了如何在 Java 中使用 Deeplearning4j 库构建和训练一个简单的神经网络。