Dit is de Windows-app Deep Learning Is Nothing, waarvan de nieuwste versie kan worden gedownload als Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Deze kan online worden uitgevoerd via de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en gebruik online gratis deze app met de naam Deep Learning Is Nothing with OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCHERMSCHERMEN:
Deep Learning is niets
BESCHRIJVING:
Deep-Learning-Is-Nothing presenteert deep learning-concepten in een toegankelijke, 'from scratch'-stijl die de stack achter moderne modellen demystificeert. Het begint doorgaans met een opfriscursus lineaire algebra, calculus en optimalisatie, waarna wordt overgegaan op perceptrons, meerlaagse netwerken en gradiëntgebaseerde training. Implementaties geven de voorkeur aan kleine, leesbare voorbeelden – vaak eerst NumPy – om te laten zien hoe forward en backward passes werken zonder uitsluitend afhankelijk te zijn van frameworks op hoog niveau. Zodra de basis duidelijk is, breidt het materiaal zich uit naar CNN's, RNN's en aandachtsmechanismen, waarbij wordt uitgelegd waarom elke architectuur geschikt is voor specifieke taken. Praktische secties behandelen datapijplijnen, regularisatie en evaluatie, met de nadruk op reproduceerbaarheid en debugtechnieken. Het doel is om modewoorden te vervangen door intuïtie, zodat cursisten vol vertrouwen kunnen redeneren over architecturen en trainingsdynamiek.
Kenmerken
- Wiskunde- en optimalisatie-opfriscursussen die direct aan code zijn gekoppeld
- Implementaties van begin tot eind die voorwaartse en achterwaartse passes onthullen
- Stapsgewijze progressie van MLP's naar CNN's, RNN's en aandacht
- Praktische richtlijnen voor datavoorbereiding, regularisatie en evaluatie
- Leesbare voorbeelden die de brug slaan tussen NumPy en frameworkgebruik
- Nadruk op intuïtie en probleemoplossing boven standaardtekst
Categorieën
Deze applicatie kan ook worden gedownload van https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Deze is gehost in OnWorks, zodat deze eenvoudig online kan worden uitgevoerd via een van onze gratis besturingssystemen.