Esta es la aplicación para Windows llamada DeepLearnToolbox, cuya última versión se puede descargar como DeepLearnToolboxsourcecode.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada DeepLearnToolbox 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.
CAPTURAS DE PANTALLA:
Caja de herramientas de aprendizaje profundo
DESCRIPCIÓN:
DeepLearnToolbox es una caja de herramientas de MATLAB/Octave para prototipado de modelos de aprendizaje profundo. Proporciona implementaciones de redes neuronales de propagación hacia adelante, redes neuronales convolucionales (CNN), redes de creencias profundas (DBN), autocodificadores apilados, autocodificadores convolucionales y más. La caja de herramientas incluye scripts de ejemplo para cada método, lo que permite a los usuarios experimentar rápidamente con arquitecturas, entrenamiento y flujos de trabajo de inferencia. Aunque se ha marcado como obsoleto y ya no se mantiene activamente, todavía se utiliza con fines educativos y de prototipado. Redes de creencias profundas (DBN) y máquinas de Boltzmann restringidas (RBM). Scripts de ejemplo que demuestran su uso.
Caracteristicas
- Implementación de perceptrones multicapa con retropropagación
- Módulos de redes neuronales convolucionales (CNN)
- Redes de creencias profundas (DBN) y máquinas de Boltzmann restringidas (RBM)
- Compatibilidad con codificadores automáticos apilados y codificadores automáticos convolucionales
- Funciones de utilidad/auxiliares para entrenamiento, carga de datos, activación, coste, gradiente
- Scripts de ejemplo que demuestran el uso
Lenguaje de programación
MATLAB
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/deeplearntoolbox.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.