这是我自己的Scala梯度下降，向前和向后传播的实现。 目的是更好地了解深度学习的工作原理。 我希望它足够快，因此它不仅限于微小的事物。 这就是为什么我将线性代数库用于矩阵乘法。 nd4j可以将CPU avx2扩展以及CUDA用于矩阵乘法。 对于mnist数据集，这不是必需的（实际上在CPU上比gpu快），但是对于较大的数据集肯定会有用 提供的示例自动将mnist数据集下载到temp文件夹中，然后以10个历元和一个100单位的隐藏层对其进行训练。 它可以在50秒内达到95％的精度。 缺少很