Aceasta este aplicația Windows 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 orice emulator online OS OnWorks de pe acest site, dar mai bun emulator online Windows.
- 5. Din sistemul de operare Windows OnWorks 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 și instalați-o.
- 7. Descărcați Wine din depozitele de software ale distribuțiilor Linux. Odată instalat, puteți apoi să faceți dublu clic pe aplicație pentru a le rula cu Wine. De asemenea, puteți încerca PlayOnLinux, o interfață elegantă peste Wine, care vă va ajuta să instalați programe și jocuri populare Windows.
Wine este o modalitate de a rula software-ul Windows pe Linux, dar fără a fi necesar Windows. Wine este un strat de compatibilitate Windows open-source care poate rula programe Windows direct pe orice desktop Linux. În esență, Wine încearcă să reimplementeze suficient Windows de la zero, astfel încât să poată rula toate acele aplicații Windows fără a avea nevoie efectiv de Windows.
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.