Esta es la aplicación para Linux "Deep Learning Is Nothing", cuya última versión se puede descargar como Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Deep Learning Is Nothing con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
CAPTURAS DE PANTALLA:
El aprendizaje profundo no es nada
DESCRIPCIÓN:
Deep-Learning-Is-Nothing presenta conceptos de aprendizaje profundo de forma accesible y desde cero, desmitificando la estructura subyacente de los modelos modernos. Normalmente comienza con repasos de álgebra lineal, cálculo y optimización, antes de pasar a perceptrones, redes multicapa y entrenamiento basado en gradientes. Las implementaciones priorizan ejemplos breves y legibles —a menudo, primero NumPy— para mostrar cómo funcionan los pases hacia adelante y hacia atrás sin depender únicamente de marcos de alto nivel. Una vez claros los fundamentos, el material se extiende a las CNN, las RNN y los mecanismos de atención, explicando por qué cada arquitectura se adapta a tareas específicas. Las secciones prácticas abarcan las canalizaciones de datos, la regularización y la evaluación, con énfasis en la reproducibilidad y las técnicas de depuración. El objetivo es reemplazar las palabras de moda por la intuición para que los estudiantes puedan razonar sobre las arquitecturas y la dinámica de entrenamiento con confianza.
Caracteristicas
- Repaso de matemáticas y optimización vinculado directamente al código
- Implementaciones desde cero que revelan pases hacia adelante y hacia atrás
- Progresión gradual de MLP a CNN, RNN y atención
- Orientación práctica sobre preparación, regularización y evaluación de datos
- Ejemplos legibles que conectan NumPy y el uso del framework
- Énfasis en la intuición y la resolución de problemas por encima de los clichés.
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.