Questa è l'app di Windows denominata ConvNetJS la cui ultima versione può essere scaricata come convnetjs_release.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata ConvNetJS 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. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows 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 e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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ConvNetJS
DESCRIZIONE
ConvNetJS è una libreria Javascript per l'addestramento di modelli di Deep Learning (reti neurali) interamente nel tuo browser. Apri una scheda e ti stai allenando. Nessun requisito software, nessun compilatore, nessuna installazione, nessuna GPU, nessuna fatica. ConvNetJS è un'implementazione delle reti neurali, insieme a belle demo basate su browser. Attualmente supporta moduli di reti neurali comuni (strati completamente connessi, non linearità), funzioni di costo di classificazione (SVM/Softmax) e regressione (L2), capacità di specificare e addestrare reti convoluzionali che elaborano immagini e moduli sperimentali di Reinforcement Learning, basati su Apprendimento della Q profonda. La libreria permette di formulare e risolvere reti neurali in Javascript. Se desideri aggiungere funzionalità alla libreria, dovrai modificare il codice in src/ e quindi compilare la libreria nella directory build/. Lo script di compilazione concatena semplicemente i file in src/ e quindi minimizza il risultato.
Caratteristiche
- Puoi definire una rete neurale a 2 strati e addestrarla su un singolo punto dati
- Puoi formulare e risolvere reti neurali in Javascript
- Puoi addestrare la rete neurale convoluzionale se desideri prevedere le immagini
- Esistono due modi per utilizzare la libreria, all'interno del browser o su un server utilizzando node.js.
- Addestra una rete neurale convoluzionale sul set di dati di cifre MNIST nel tuo browser
- Il set di dati è abbastanza semplice e ci si dovrebbe aspettare di ottenere una precisione intorno al 99%.
Linguaggio di programmazione
JavaScript
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere recuperata anche da https://sourceforge.net/projects/convnetjs.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
