To aplikacja dla systemu Windows o nazwie Deep Learning Is Nothing, której najnowszą wersję można pobrać jako Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online w bezpłatnym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
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 dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
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.
