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Linux用のConvNetJSダウンロード

無料でダウンロードするConvNetJSLinuxアプリを使用して、Ubuntuオンライン、Fedoraオンライン、またはDebianオンラインでオンラインで実行できます。

これはConvNetJSという名前のLinuxアプリで、最新リリースはconvnetjs_release.zipとしてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティングプロバイダーOnWorksでオンラインで実行できます。

ConvNetJSという名前のこのアプリをOnWorksで無料でダウンロードしてオンラインで実行します。

このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。

-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。

--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。

-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。

-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。

-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。

-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。

スクリーンショットは

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ConvNetJS


DESCRIPTION

ConvNetJSは、完全にブラウザでディープラーニングモデル(ニューラルネットワーク)をトレーニングするためのJavascriptライブラリです。 タブを開くと、トレーニング中です。 ソフトウェア要件、コンパイラ、インストール、GPU、汗はありません。 ConvNetJSは、優れたブラウザベースのデモとともにニューラルネットワークを実装したものです。 現在、一般的なニューラルネットワークモジュール(完全に接続されたレイヤー、非線形性)、分類(SVM / Softmax)および回帰(L2)コスト関数、画像を処理する畳み込みネットワークを指定およびトレーニングする機能、および実験的な強化学習モジュールをサポートしています。ディープQラーニング。 このライブラリを使用すると、Javascriptでニューラルネットワークを作成して解決できます。 ライブラリに機能を追加する場合は、src /のコードを変更してから、ライブラリをbuild /ディレクトリにコンパイルする必要があります。 コンパイルスクリプトは、src /内のファイルを単純に連結してから、結果を最小化します。



オプション

  • 2層ニューラルネットワークを定義し、単一のデータポイントでトレーニングできます
  • Javascriptでニューラルネットワークを作成して解決できます
  • 画像で予測したい場合は、畳み込みニューラルネットワークをトレーニングできます
  • ライブラリを使用するには、ブラウザ内、またはnode.jsを使用するサーバーでXNUMXつの方法があります。
  • ブラウザのMNIST数字データセットで畳み込みニューラルネットワークをトレーニングする
  • データセットはかなり簡単で、99%程度の精度が期待できます。


プログラミング言語

JavaScriptを


カテゴリー

機械学習

これは、https://sourceforge.net/projects/convnetjs.mirror/からも取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティングシステムのXNUMXつから最も簡単な方法でオンラインで実行するために、OnWorksでホストされています。


無料のサーバーとワークステーション

Windows と Linux のアプリをダウンロード

Linuxコマンド

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