Si tratta dell'app per Windows denominata 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. 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:
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.