This is the Windows app named Deep Learning Models whose latest release can be downloaded as deeplearning-modelssourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Descarga y ejecuta online gratis esta aplicación llamada Deep Learning Models with OnWorks.
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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Modelos de aprendizaje profundo
DESCRIPCIÓN
Este repositorio reúne implementaciones claras y bien documentadas de modelos de aprendizaje profundo y utilidades de entrenamiento escritas por Sebastian Raschka. El código prioriza la legibilidad y la pedagogía: los componentes están organizados para facilitar el seguimiento del flujo de datos a través de capas, funciones de pérdida, optimizadores y evaluación. Los ejemplos abarcan arquitecturas fundamentales —MLP, CNN, RNN/Transformers— y tareas prácticas como la clasificación de imágenes o el modelado de texto. Los scripts de entrenamiento y los archivos de configuración reproducibles permiten repetir los experimentos o adaptarlos fácilmente a conjuntos de datos propios. El repositorio suele incluir notas sobre las decisiones de diseño y sus ventajas e inconvenientes, convirtiéndose así en una caja de herramientas y un recurso de aprendizaje. Es ideal para estudiantes, investigadores que desarrollan prototipos y profesionales que buscan bases sólidas antes de añadir complejidad.
Caracteristicas
- Implementaciones legibles en PyTorch de arquitecturas clásicas y modernas
- Scripts de entrenamiento con configuraciones para experimentos reproducibles
- Módulos de utilidad para carga de datos, métricas, registro y puntos de control.
- Ejemplos de cuadernos que explican las decisiones de diseño y los resultados
- Líneas base que son fáciles de extender para conjuntos de datos y tareas personalizadas
- Estructura coherente que facilita la comprensión y modificación rápidas.
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/deep-learning-models.mirror/. Está alojada en OnWorks para que pueda ejecutarse en línea de la forma más sencilla desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
