Deep Learning Is Nothing എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്ന Windows ആപ്പാണിത്, ഇതിന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പ് Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz ആയി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം. വർക്ക്സ്റ്റേഷനുകൾക്കായുള്ള സൗജന്യ ഹോസ്റ്റിംഗ് ദാതാവായ OnWorks-ൽ ഇത് ഓൺലൈനായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം.
Deep Learning Is Nothing with OnWorks എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്ന ഈ ആപ്പ് സൗജന്യമായി ഓൺലൈനായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
ഈ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:
- 1. നിങ്ങളുടെ പിസിയിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തു.
- 2. ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജറിൽ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമം നൽകുക.
- 3. അത്തരം ഫയൽമാനേജറിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.
- 4. ഈ വെബ്‌സൈറ്റിൽ നിന്ന് ഏതെങ്കിലും OS OnWorks ഓൺലൈൻ എമുലേറ്റർ ആരംഭിക്കുക, എന്നാൽ മികച്ച Windows ഓൺലൈൻ എമുലേറ്റർ.
- 5. നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആരംഭിച്ച OnWorks Windows OS-ൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമത്തോടുകൂടിയ ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജർ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിലേക്ക് പോകുക.
- 6. ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുക.
- 7. നിങ്ങളുടെ Linux വിതരണ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ശേഖരണങ്ങളിൽ നിന്ന് വൈൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യുക. ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്‌തുകഴിഞ്ഞാൽ, വൈൻ ഉപയോഗിച്ച് അവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ആപ്പിൽ ഡബിൾ ക്ലിക്ക് ചെയ്യാം. ജനപ്രിയ വിൻഡോസ് പ്രോഗ്രാമുകളും ഗെയിമുകളും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന വൈനിലൂടെയുള്ള ഫാൻസി ഇന്റർഫേസായ PlayOnLinux നിങ്ങൾക്ക് പരീക്ഷിക്കാവുന്നതാണ്.
ലിനക്സിൽ വിൻഡോസ് സോഫ്റ്റ്‌വെയർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണ് വൈൻ, എന്നാൽ വിൻഡോസ് ആവശ്യമില്ല. ഏത് ലിനക്സ് ഡെസ്ക്ടോപ്പിലും നേരിട്ട് വിൻഡോസ് പ്രോഗ്രാമുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് വിൻഡോസ് കോംപാറ്റിബിലിറ്റി ലെയറാണ് വൈൻ. അടിസ്ഥാനപരമായി, വൈൻ ആദ്യം മുതൽ ആവശ്യത്തിന് വിൻഡോസ് വീണ്ടും നടപ്പിലാക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു, അതുവഴി യഥാർത്ഥത്തിൽ വിൻഡോസ് ആവശ്യമില്ലാതെ തന്നെ എല്ലാ വിൻഡോസ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ:
ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഒന്നുമല്ല
വിവരണം:
ഡീപ്-ലേണിംഗ്-ഇസ്-നതിംഗ്, ആധുനിക മോഡലുകളുടെ പിന്നിലെ സ്റ്റാക്കിനെ അനാവരണം ചെയ്യുന്ന, സമീപിക്കാവുന്നതും ആദ്യം മുതൽ തന്നെ കാണുന്നതുമായ ശൈലിയിൽ ആഴത്തിലുള്ള പഠന ആശയങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഇത് സാധാരണയായി ലീനിയർ ആൾജിബ്ര, കാൽക്കുലസ്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ റിഫ്രഷറുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് പെർസെപ്ട്രോണുകൾ, മൾട്ടിലെയർ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ, ഗ്രേഡിയന്റ് അധിഷ്ഠിത പരിശീലനം എന്നിവയിലേക്ക് നീങ്ങുന്നു. ഉയർന്ന തലത്തിലുള്ള ചട്ടക്കൂടുകളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കാതെ ഫോർവേഡ്, ബാക്ക്‌വേർഡ് പാസുകൾ എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണിക്കുന്നതിന് ഇംപ്ലിമെന്റേഷനുകൾ ചെറുതും വായിക്കാവുന്നതുമായ ഉദാഹരണങ്ങളെ അനുകൂലിക്കുന്നു - പലപ്പോഴും NumPy ആദ്യം -. അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ വ്യക്തമായുകഴിഞ്ഞാൽ, ഓരോ ആർക്കിടെക്ചറും പ്രത്യേക ജോലികൾക്ക് അനുയോജ്യമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്ന മെറ്റീരിയൽ CNN-കൾ, RNN-കൾ, ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയിലേക്ക് വ്യാപിക്കുന്നു. പ്രായോഗിക വിഭാഗങ്ങൾ ഡാറ്റ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, റെഗുലറൈസേഷൻ, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു, പുനരുൽപാദനക്ഷമതയ്ക്കും ഡീബഗ്ഗിംഗ് സാങ്കേതികതകൾക്കും പ്രാധാന്യം നൽകുന്നു. ആർക്കിടെക്ചറുകളെയും പരിശീലന ചലനാത്മകതയെയും കുറിച്ച് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ന്യായവാദം ചെയ്യാൻ പഠിതാക്കൾക്ക് ബസ്‌വേഡുകൾക്ക് പകരം അവബോധം നൽകുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.
സവിശേഷതകൾ
- ഗണിത, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ റിഫ്രഷറുകൾ നേരിട്ട് കോഡുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു
- മുന്നോട്ടും പിന്നോട്ടും പാസുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന ആദ്യം മുതൽ നടപ്പിലാക്കലുകൾ
- MLP-കളിൽ നിന്ന് CNN-കളിലേക്കും RNN-കളിലേക്കും ശ്രദ്ധയിലേക്കും പടിപടിയായി പുരോഗമിക്കുന്നു.
- ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കൽ, ക്രമപ്പെടുത്തൽ, വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രായോഗിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ.
- NumPy, ഫ്രെയിംവർക്ക് ഉപയോഗം എന്നിവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന വായിക്കാവുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ.
- ബോയിലർപ്ലേറ്റിനെക്കാൾ അവബോധത്തിനും പ്രശ്നപരിഹാരത്തിനും പ്രാധാന്യം നൽകുക.
Categories
ഇത് https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ എന്നതിൽ നിന്നും ലഭിക്കാവുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. ഞങ്ങളുടെ സൗജന്യ ഓപ്പറേറ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഒന്നിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും എളുപ്പമുള്ള രീതിയിൽ ഓൺലൈനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഇത് OnWorks-ൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.