Este é o aplicativo do Windows chamado ConvNetJS, cuja versão mais recente pode ser baixada como convnetjs_release.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado ConvNetJS com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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ConvNetJS
DESCRIÇÃO
ConvNetJS é uma biblioteca Javascript para treinamento de modelos de Deep Learning (Redes Neurais) inteiramente em seu navegador. Abra uma guia e você está treinando. Sem requisitos de software, sem compiladores, sem instalações, sem GPUs, sem suor. ConvNetJS é uma implementação de redes neurais, juntamente com boas demos baseadas em navegador. Atualmente, ele suporta módulos comuns de Rede Neural (camadas totalmente conectadas, não linearidades), funções de custo de classificação (SVM/Softmax) e Regressão (L2), capacidade de especificar e treinar Redes Convolucionais que processam imagens e módulos experimentais de Aprendizado por Reforço, baseados em Aprendizado Q profundo. A biblioteca permite formular e resolver Redes Neurais em Javascript. Se você gostaria de adicionar recursos à biblioteca, você terá que alterar o código em src/ e então compilar a biblioteca no diretório build/. O script de compilação simplesmente concatena arquivos em src/ e então reduz o resultado.
Funcionalidades
- Você pode definir uma rede neural de 2 camadas e treiná-la em um único ponto de dados
- Você pode formular e resolver Redes Neurais em Javascript
- Você pode treinar a Rede Neural Convolucional se desejar prever em imagens
- Há duas maneiras de usar a biblioteca, dentro do navegador ou em um servidor usando node.js.
- Treine uma rede neural convolucional no conjunto de dados de dígitos MNIST em seu navegador
- O conjunto de dados é bastante fácil e deve-se esperar obter algo em torno de 99% de precisão
Linguagem de Programação
JavaScript
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/convnetjs.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado on-line da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
