Il s'agit de l'application Linux nommée ConvNetJS dont la dernière version peut être téléchargée en tant que convnetjs_release.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée ConvNetJS avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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ConvNetJS
DESCRIPTION
ConvNetJS est une bibliothèque Javascript pour la formation de modèles d'apprentissage en profondeur (réseaux de neurones) entièrement dans votre navigateur. Ouvrez un onglet et vous vous entraînez. Aucune configuration logicielle requise, aucun compilateur, aucune installation, aucun GPU, aucune sueur. ConvNetJS est une implémentation de réseaux de neurones, ainsi que de belles démos basées sur un navigateur. Il prend actuellement en charge les modules communs de réseau de neurones (couches entièrement connectées, non-linéarités), les fonctions de coût de classification (SVM/Softmax) et de régression (L2), la capacité de spécifier et de former des réseaux convolutifs qui traitent des images et des modules expérimentaux d'apprentissage par renforcement, basés sur Apprentissage Q approfondi. La bibliothèque vous permet de formuler et de résoudre des réseaux de neurones en Javascript. Si vous souhaitez ajouter des fonctionnalités à la bibliothèque, vous devrez modifier le code dans src/ puis compiler la bibliothèque dans le répertoire build/. Le script de compilation concatène simplement les fichiers dans src/ puis minimise le résultat.
Fonctionnalités:
- Vous pouvez définir un réseau de neurones à 2 couches et l'entraîner sur un seul point de données
- Vous pouvez formuler et résoudre des réseaux de neurones en Javascript
- Vous pouvez former Convolutional Neural Network si vous souhaitez prédire sur des images
- Il existe deux façons d'utiliser la bibliothèque, dans le navigateur ou sur un serveur à l'aide de node.js.
- Entraînez un réseau de neurones convolutifs sur l'ensemble de données de chiffres MNIST dans votre navigateur
- L'ensemble de données est assez simple et il faut s'attendre à obtenir une précision d'environ 99 %.
Langage de programmation
JavaScript
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/convnetjs.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
