Esta es la aplicación para Windows "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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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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.
