Questa è l'app Linux chiamata Deep Learning Is Nothing, la cui ultima versione può essere scaricata come Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Può essere eseguita online sul provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata Deep Learning Is Nothing con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
IMMAGINI:
Il Deep Learning non è niente
DESCRIZIONE:
Deep-Learning-Is-Nothing presenta i concetti di deep learning in uno stile accessibile e partendo da zero, che demistifica lo stack alla base dei modelli moderni. In genere, inizia con un ripasso di algebra lineare, calcolo e ottimizzazione, prima di passare a perceptron, reti multistrato e training basato su gradiente. Le implementazioni privilegiano esempi piccoli e leggibili, spesso partendo da NumPy, per mostrare come funzionano i forward e backward pass senza dipendere esclusivamente da framework di alto livello. Una volta chiariti i fondamenti, il materiale si estende a CNN, RNN e meccanismi di attenzione, spiegando perché ciascuna architettura si adatta a compiti specifici. Le sezioni pratiche trattano pipeline di dati, regolarizzazione e valutazione, enfatizzando le tecniche di riproducibilità e debug. L'obiettivo è sostituire le parole d'ordine con l'intuizione, in modo che gli studenti possano ragionare sulle architetture e sulle dinamiche di training con sicurezza.
Caratteristiche
- Ripasso di matematica e ottimizzazione direttamente collegato al codice
- Implementazioni da zero che rivelano passaggi in avanti e indietro
- Progressione graduale da MLP a CNN, RNN e attenzione
- Guida pratica alla preparazione, regolarizzazione e valutazione dei dati
- Esempi leggibili che collegano NumPy e l'utilizzo del framework
- Enfasi sull'intuizione e sulla risoluzione dei problemi rispetto al testo standard
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.