This is the Windows app named Deep Learning Is Nothing whose latest release can be downloaded as Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
डीप लर्निंग इज़ नथिंग नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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गहन शिक्षा कुछ भी नहीं है
वर्णन
डीप-लर्निंग-इज़-नथिंग, डीप लर्निंग अवधारणाओं को एक सुगम, आरंभिक शैली में प्रस्तुत करता है जो आधुनिक मॉडलों के पीछे छिपे रहस्यों को उजागर करता है। यह आमतौर पर रैखिक बीजगणित, कैलकुलस और अनुकूलन संबंधी पुनश्चर्याओं से शुरू होता है, फिर परसेप्ट्रॉन, बहुस्तरीय नेटवर्क और ग्रेडिएंट-आधारित प्रशिक्षण की ओर बढ़ता है। कार्यान्वयन छोटे, पठनीय उदाहरणों को प्राथमिकता देते हैं—अक्सर पहले NumPy—यह दिखाने के लिए कि केवल उच्च-स्तरीय फ़्रेमवर्क पर निर्भर हुए बिना फ़ॉरवर्ड और बैकवर्ड पास कैसे काम करते हैं। एक बार मूल बातें स्पष्ट हो जाने के बाद, सामग्री CNN, RNN और ध्यान तंत्रों तक विस्तारित होती है, यह समझाते हुए कि प्रत्येक आर्किटेक्चर विशिष्ट कार्यों के लिए क्यों उपयुक्त है। व्यावहारिक खंड डेटा पाइपलाइन, नियमितीकरण और मूल्यांकन को कवर करते हैं, और पुनरुत्पादन क्षमता और डिबगिंग तकनीकों पर ज़ोर देते हैं। लक्ष्य, मूल-शब्दों को अंतर्ज्ञान से बदलना है ताकि शिक्षार्थी आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण गतिशीलता के बारे में आत्मविश्वास से तर्क कर सकें।
विशेषताएं
- गणित और अनुकूलन संबंधी रिफ्रेशर सीधे कोड से जुड़े होते हैं
- शुरुआत से ही कार्यान्वयन जो आगे और पीछे के पास को प्रकट करता है
- एमएलपी से सीएनएन, आरएनएन और ध्यान तक चरणबद्ध प्रगति
- डेटा तैयारी, नियमितीकरण और मूल्यांकन पर व्यावहारिक मार्गदर्शन
- NumPy और फ्रेमवर्क उपयोग को जोड़ने वाले पठनीय उदाहरण
- बॉयलरप्लेट की तुलना में अंतर्ज्ञान और समस्या निवारण पर जोर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
