変換演算は要素ごとに使用されます(各要素に双曲正接)。常に同じとは限りません。softmaxは通常、次元に沿って実行されます。要素ごとに双曲正接演算を直接実行するには(NDArray全部に)、以下を使用してください。上述のスカラー演算のように、上述の方法を使った変換演算はin-place演算です。myArrが変更され、返された配列のtanhは実際に入力のmyArrと同じオブジェクトです。複製が欲しい場合は、myArr.dup()を使用します。methodsも定義します。これは上記のNd4j.getExecutioner()を使った方法と同じです。累積(accumulation、またはリダクション、Reduction)の実行の場合、累積をNDArray全体に行うか特定の次元(一つ、あるいは複数)に沿って行うかによって重要な違いがあります。前者の場合(配列全体に実行)、値は一つしか返されません。後者の場合(次元に沿って累積)、新しいINDArrayが返されます。Sum(myArray)).getFinalResult().doubleValue();を使用するか、同等に以下を使用します(こちらの方が便利)。myArray.sumNumber().doubleValue();累積演算は次元に沿って実行することも可能です。各列(各列とは、次元0に沿って、まらは「各行の値」)のすべての値の総和を得るには、以下を使用することができます。Sum(myArray),0);または、同等に、以下を使用します。myArray.sum(0)これを3x3の入力配列で行ったとします。次元0に沿ったこの総計演算を図にすると、以下のようになります。ここで、この入力のシェイプは[3,3](3行、3列)であり、出力のシェイプは[1,3]であることに注意してください(つまり、出力は行ベクトル)。この演算を次元1に沿って行うと、シェイプが[3,1]である列ベクトルが出力されます。値は(12,13,11)となります。次元が3つ以上あれば、次元に沿った累積もNDArrayに一般化されます。ops)は累積演算に非常に類似しています。違いは、インデックスの累積演算は倍の値でなく整数のインデックスを返すということです。(argmin)、IAMax(絶対値のargmax)があります。配列の最大値のインデックスを得るには、以下を使用します。IAMax(myArray)).getFinalResult();インデックス累積演算は、次元に沿って行うと最も役に立ちます。各列(つまり次元0に沿って、という意味)の最大値のインデックスを得るには、以下を使用します。IAMax(myArray),0);これが3x3の入力配列で実行されたとしましょう。この次元0に沿ったargmax/IAMax演算を図にすると、以下のようになります。上述の累積演算では、出力のシェイプは[1,3]となります。演算を次元1に沿って行うと、シェイプが[3,1]、値が(2,0,2)の列ベクトルとなったでしょう。ブロードキャスト、及びベクトル演算ND4Jはブロードキャスト演算、ベクトル演算をも設定します。役に立つ演算に、addRowVectorやmuliColumnVectorなどのベクトル演算があります。例として演算のx.addRowVector(y)を考えてみましょう。xは行列でyは行ベクトルです。この場合、addRowVector演算は行ベクトルのyを行列xの各行に追加します。以下はこれを図にしたものです。その他の演算と同じく、inplaceとcopyのバージョンがあります。これらの演算には列バージョンもあり、例えばaddColumnVectorにより、オリジナルのINDArrayの各列に列ベクトルが追加されます。ブールインデックス:状態に応じて選択した演算を適用[ただいま準備中です。Tests様々な高度なトピックデータ型の設定ND4Jは現在、float精度値またはdouble精度値によるINDArrayによるバッキングを許可しています。デフォルトは単精度(float)です。ND4Jがdouble精度に配列全体に使用する順序を設定するには、以下を使用することができます。Nd4j.factory();factory.setDType(DataBuffer.Type.DOUBLE);0.4-rc3.9、及びそれ以降の場合、DataTypeUtil.setDTypeForContext(DataBuffer.Type.DOUBLE);Reshaping(再整形)[ただいま準備中です。]FlatteningFlatteningとは、一つ以上のINDArrayを取り、一つの平らな配列(行ベクトル)に変換するプロセスです。Nd4jは以下のメソッドを提供しています。Collection<INDArray>)Nd4jはまた、多重定義されたtoFlattenedメソッドもデフォルト順序で提供します。順序の引数は、「c」や「f」である必要があります。これらは配列から取ってくる値の順序を設定します。c順序の場合は、[0,0,0]や[0,0,1]などの配列インデックスの順序を使用して平らにした配列になります(3次元配列)。f順序の場合、値が[0,0,0]や[1,0,0]などの順序で取られます。並べ替え(Permute)[ただいま準備中です。]sortRows/sortColumns[ただいま準備中です。]BLAS演算に直接アクセス[ただいま準備中です。]シリアライゼーション(Serialization)[ただいま準備中です。]クイック参照:ND4Jメソッドのまとめこのセクションでは、ND4Jの最も一般的な演算についてまとめました。これらについての詳細は本ページの後方でご紹介しましょう。このセクションでは、arrやarr1などはINDArrayであるとします。乱数NDArray:Nd4j.randn(int,int)、Nd4j.randn(int[])INDArrayのサイズ/次元を決定するには:以下のメソッドがINDArrayインターフェイスによって設定されています。スカラー演算は、double/float/int値を取り、それぞれに演算を行います。要素ごとの演算については、in-place演算とcopy演算があります。muli)演算があります。前者では、arr1は変更されていません。後者ではarr1は変更されています。これらの演算は配列全体に行われることに注意してください。呼び出し、返された数字の倍を得ます。注意:これらのメソッドは返されます。array)に対応していますか?現在のところは対応していませんが、今後予定しています。現バージョンのND4Jではできません。今後この機能を追加する可能性はあります。以下のような応急処置があります。1.新規配列を割り当て、複製する(例えばput()演算など)。2.最初に、必要なものより大型のNDArrayを事前に準備します。次に、その配列のビューで演算します。大型の配列が必要なときは、オリジナルの事前に割り当てた行列から大型のビューを得ます。한글Deeplearning4j。