이 앱은 "Deep Learning Is Nothing"이라는 이름의 윈도우 앱이며, 최신 버전은 Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz 파일로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
Deep Learning Is Nothing with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린샷:
딥러닝은 아무것도 아니다
설명 :
Deep-Learning-Is-Nothing은 현대 모델의 기반이 되는 스택을 이해하기 쉽게 처음부터 설명하는 방식으로 딥러닝 개념을 제시합니다. 일반적으로 선형 대수, 미적분, 최적화 복습으로 시작하여 퍼셉트론, 다층 신경망, 기울기 기반 학습으로 넘어갑니다. 구현에서는 고수준 프레임워크에만 의존하지 않고 순방향 및 역방향 패스의 작동 방식을 보여주기 위해 작고 읽기 쉬운 예제(종종 NumPy를 먼저 사용)를 선호합니다. 기본 원리가 명확해지면 CNN, RNN, 어텐션 메커니즘까지 확장하여 각 아키텍처가 특정 작업에 적합한 이유를 설명합니다. 실무 섹션에서는 데이터 파이프라인, 정규화, 평가 등을 다루며 재현성과 디버깅 기법을 강조합니다. 이 책의 목표는 전문 용어를 직관으로 대체하여 학습자가 아키텍처와 학습 역학에 대해 자신감 있게 추론할 수 있도록 하는 것입니다.
기능
- 코드에 직접 연결된 수학 및 최적화 리프레셔
- 전방 및 후방 패스를 보여주는 처음부터 구현
- MLP에서 CNN, RNN 및 주의로의 단계적 진행
- 데이터 준비, 정규화 및 평가에 대한 실용적인 지침
- NumPy와 프레임워크 사용을 연결하는 읽기 쉬운 예제
- 보일러플레이트보다 직관과 문제 해결에 중점을 둡니다.
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.