Это приложение для Linux под названием Deep Learning Is Nothing, последнюю версию которого можно скачать в формате Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием Deep Learning Is Nothing с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ:
Глубокое обучение — это ничто
ОПИСАНИЕ:
Deep-Learning-is-Nothing представляет концепции глубокого обучения в доступной, «с нуля» манере, раскрывая азы современных моделей. Обычно курс начинается с повторения линейной алгебры, математического анализа и оптимизации, а затем переходит к персептронам, многослойным сетям и градиентному обучению. Реализации отдают предпочтение небольшим, легко читаемым примерам (часто сначала на NumPy), чтобы показать, как работают прямые и обратные проходы, не полагаясь исключительно на высокоуровневые фреймворки. После того, как основы станут понятны, материал распространяется на сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и механизмы внимания, объясняя, почему каждая архитектура подходит для конкретных задач. Практические разделы охватывают конвейеры данных, регуляризацию и оценку, делая акцент на воспроизводимости и методах отладки. Цель — заменить модные термины интуицией, чтобы учащиеся могли уверенно рассуждать об архитектурах и динамике обучения.
Особенности
- Освежение знаний по математике и оптимизации, напрямую связанное с кодом
- Реализации с нуля, которые показывают прямые и обратные проходы
- Поэтапный переход от многослойных перцептивных сетей к сверточным нейронным сетям, рекуррентным нейронным сетям и вниманию
- Практическое руководство по подготовке, регуляризации и оценке данных
- Понятные примеры, связывающие использование NumPy и фреймворка
- Акцент на интуицию и устранение неполадок вместо шаблонных решений
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Оно размещено на платформе OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.