Dies ist die Linux-App namens CURRENNT zur Ausführung unter Linux online, deren neueste Version als currennt-0.2-rc1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens CURRENNT herunter und führen Sie sie online aus, um sie unter Linux online mit OnWorks kostenlos auszuführen.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
Ad
AKTUELL zur Ausführung unter Linux online
BESCHREIBUNG
CURRENNT ist eine maschinelle Lernbibliothek für Recurrent Neural Networks (RNNs), die NVIDIA-Grafikkarten verwendet, um die Berechnungen zu beschleunigen.Die Bibliothek implementiert uni- und bidirektionale Long Short-Term Memory (LSTM)-Architekturen und unterstützt tiefe Netzwerke sowie sehr große Datensätze, die nicht in den Hauptspeicher passen.
Eigenschaften
- Uni- und bidirektionale Long Short-Term Memory (LSTM)-Schichten mit Vergessenstoren und Gucklöchern
- Feedforward-Schichten mit Tanh-, Logistik-Sigmoid- und Softmax-Aktivierungsfunktionen
- Unterstützt tiefe neuronale Netzwerkarchitekturen
- Zwischengespeichertes Online-Lernen aus großen Datensätzen (Trainingsdaten müssen nicht in den Hauptspeicher passen)
- Liest Trainingsdaten aus NetCDF-Dateien
- Steigungsabstieg mit Schwung
- Unterstützt Online-, Batch- und Hybrid-Online-/Batch-Lernen
- Minimierung von Kreuzentropie- und quadratischen Fehlerzielen
- Unterstützt Regressions- und Binär-/Mehrklassenklassifizierungsaufgaben
- Training mit Eingabeaktivierungsrauschen für eine verbesserte Generalisierung
- Automatische Speicherung nach jeder Trainingsepoche
Publikum
Wissenschaftsforschung
Benutzeroberfläche
Befehlszeile
Programmiersprache
C + +
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/currennt/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.