This is the Linux app named Deep Learning Is Nothing whose latest release can be downloaded as Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację Deep Learning Is Nothing with OnWorks w trybie online.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Głębokie uczenie się to nic
OPIS
Książka „Deep-Learning-Is-Nothing” prezentuje koncepcje głębokiego uczenia w przystępnym, od podstaw stylu, demistyfikując stos stojący za współczesnymi modelami. Zazwyczaj zaczyna się od algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego oraz powtórek z optymalizacji, a następnie przechodzi do perceptronów, sieci wielowarstwowych i uczenia opartego na gradiencie. Implementacje preferują małe, czytelne przykłady – często na podstawie NumPy – aby pokazać, jak działają przejścia w przód i w tył, bez polegania wyłącznie na frameworkach wysokiego poziomu. Po wyjaśnieniu podstaw, materiał rozszerza się na sieci neuronowe CNN, RNN i mechanizmy uwagi, wyjaśniając, dlaczego każda architektura nadaje się do konkretnych zadań. Sekcje praktyczne obejmują potoki danych, regularyzację i ewaluację, kładąc nacisk na powtarzalność i techniki debugowania. Celem jest zastąpienie modnych haseł intuicją, aby uczniowie mogli z pewnością siebie rozumować o architekturach i dynamice uczenia.
Funkcje
- Materiały powtórkowe z matematyki i optymalizacji bezpośrednio powiązane z kodem
- Implementacje od podstaw, które ujawniają podania do przodu i do tyłu
- Stopniowa progresja od MLP do CNN, RNN i uwagi
- Praktyczne wskazówki dotyczące przygotowywania, regularyzacji i oceny danych
- Czytelne przykłady łączące NumPy i wykorzystanie frameworka
- Nacisk na intuicję i rozwiązywanie problemów zamiast szablonowych rozwiązań
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
