Dies ist die Windows-App mit dem Namen „Deep Learning Is Nothing“, deren neueste Version als Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen „Deep Learning Is Nothing with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
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 einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS:
Deep Learning ist nichts
BESCHREIBUNG:
„Deep-Learning-Is-Nothing“ präsentiert Deep-Learning-Konzepte in einem zugänglichen, von Grund auf neu entwickelten Stil, der die Grundlagen moderner Modelle entmystifiziert. Es beginnt typischerweise mit Auffrischungen in linearer Algebra, Differential- und Integralrechnung und Optimierung, bevor es mit Perzeptronen, mehrschichtigen Netzwerken und gradientenbasiertem Training weitergeht. Implementierungen bevorzugen kleine, lesbare Beispiele – oft zuerst NumPy – um zu zeigen, wie Vorwärts- und Rückwärtsdurchläufe funktionieren, ohne ausschließlich auf übergeordnete Frameworks angewiesen zu sein. Sobald die Grundlagen klar sind, wird der Stoff auf CNNs, RNNs und Aufmerksamkeitsmechanismen ausgeweitet und erklärt, warum sich jede Architektur für bestimmte Aufgaben eignet. Praxisabschnitte behandeln Datenpipelines, Regularisierung und Evaluation und legen den Schwerpunkt auf Reproduzierbarkeit und Debugging-Techniken. Ziel ist es, Schlagworte durch Intuition zu ersetzen, damit Lernende Architekturen und Trainingsdynamiken sicher beurteilen können.
Eigenschaften
- Auffrischungskurse in Mathematik und Optimierung, direkt mit Code verknüpft
- Von Grund auf neue Implementierungen, die Vorwärts- und Rückwärtsdurchläufe aufdecken
- Schrittweiser Fortschritt von MLPs zu CNNs, RNNs und Aufmerksamkeit
- Praktische Anleitung zur Datenaufbereitung, Regularisierung und Auswertung
- Lesbare Beispiele, die eine Brücke zwischen NumPy und der Framework-Nutzung schlagen
- Betonung auf Intuition und Fehlerbehebung statt auf Standardtexten
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.