Aceasta este aplicația Linux numită Deep Learning Is Nothing, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Deep Learning Is Nothing cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Învățarea profundă nu este nimic
DESCRIERE:
Deep-Learning-Is-Nothing prezintă concepte de deep learning într-un stil accesibil, de la zero, care demitizează stiva din spatele modelelor moderne. De obicei, începe cu reîmprospătări ale algebrei liniare, calculului și optimizării, înainte de a trece la perceptroni, rețele multistrat și antrenament bazat pe gradienți. Implementările favorizează exemple mici și ușor de citit - adesea NumPy mai întâi - pentru a arăta cum funcționează pasele înainte și înapoi fără a depinde exclusiv de framework-uri de nivel înalt. Odată ce elementele fundamentale sunt clare, materialul se extinde la CNN-uri, RNN-uri și mecanisme de atenție, explicând de ce fiecare arhitectură se potrivește anumitor sarcini. Secțiunile practice acoperă conductele de date, regularizarea și evaluarea, punând accent pe tehnicile de reproductibilitate și depanare. Scopul este de a înlocui cuvintele la modă cu intuiție, astfel încât cursanții să poată raționa cu încredere despre arhitecturi și dinamica antrenamentului.
Categorii
- Reîmprospătarea matematicii și optimizării direct legate de cod
- Implementări de la zero care dezvăluie pase înainte și înapoi
- Progresie pas cu pas de la MLP-uri la CNN-uri, RNN-uri și atenție
- Îndrumări practice privind pregătirea, regularizarea și evaluarea datelor
- Exemple lizibile care leagă NumPy și utilizarea framework-ului
- Accent pe intuiție și depanare mai mult decât pe scheme standard
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.