Ini adalah aplikasi Windows bernama Deep Learning Is Nothing yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan aplikasi bernama Deep Learning Is Nothing ini secara online dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
Tangkapan layar
Ad
Pembelajaran Mendalam Bukanlah Apa-apa
DESKRIPSI
Deep-Learning-Is-Nothing menyajikan konsep pembelajaran mendalam dengan gaya yang mudah dipahami dan langsung dari awal, yang mengungkap tumpukan di balik model modern. Biasanya dimulai dengan penyegaran aljabar linear, kalkulus, dan optimasi sebelum beralih ke perceptron, jaringan multilayer, dan pelatihan berbasis gradien. Implementasinya mengutamakan contoh-contoh kecil yang mudah dibaca—seringkali NumPy terlebih dahulu—untuk menunjukkan cara kerja proses maju dan mundur tanpa bergantung sepenuhnya pada kerangka kerja tingkat tinggi. Setelah dasar-dasarnya jelas, materi diperluas ke CNN, RNN, dan mekanisme atensi, menjelaskan mengapa setiap arsitektur sesuai untuk tugas tertentu. Bagian praktis mencakup alur data, regularisasi, dan evaluasi, dengan menekankan reproduktifitas dan teknik debugging. Tujuannya adalah mengganti istilah umum dengan intuisi sehingga peserta didik dapat bernalar tentang arsitektur dan dinamika pelatihan dengan percaya diri.
Fitur
- Penyegaran matematika dan optimasi yang terkait langsung dengan kode
- Implementasi dari awal yang menampilkan lintasan maju dan mundur
- Perkembangan bertahap dari MLP ke CNN, RNN, dan perhatian
- Panduan praktis tentang persiapan, regulasi, dan evaluasi data
- Contoh yang dapat dibaca yang menjembatani penggunaan NumPy dan kerangka kerja
- Penekanan pada intuisi dan pemecahan masalah dibandingkan dengan rumusan standar
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
