これは「Deep Learning Is Nothing」というLinuxアプリで、最新リリースはDeep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks で「Deep Learning Is Nothing」というアプリを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：
ディープラーニングは何も
説明：
『Deep-Learning-Is-Nothing』は、現代モデルの背後にあるスタックを分かりやすく解説する、ゼロから学ぶスタイルでディープラーニングの概念を解説します。本書は、線形代数、微積分、最適化の復習から始まり、パーセプトロン、多層ネットワーク、勾配ベース学習へと進みます。実装では、高水準フレームワークに頼ることなく、フォワードパスとバックワードパスの仕組みを示すため、簡潔で読みやすい例（多くの場合、NumPyを最初に使用）を優先しています。基礎を理解した後には、CNN、RNN、アテンションメカニズムへと展開し、それぞれのアーキテクチャが特定のタスクに適している理由を説明します。実践的なセクションでは、データパイプライン、正則化、評価を網羅し、再現性とデバッグ手法に重点を置いています。本書の目標は、専門用語を直感に置き換え、学習者がアーキテクチャと学習ダイナミクスについて自信を持って推論できるようになることです。
オプション
- コードに直接結びついた数学と最適化の復習
- 前方パスと後方パスを明らかにするゼロからの実装
- MLPからCNN、RNN、そして注意への段階的な進歩
- データの準備、正規化、評価に関する実践的なガイダンス
- NumPyとフレームワークの使用法を橋渡しする読みやすい例
- 定型文よりも直感とトラブルシューティングを重視
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。