Это приложение для Linux под названием Deep Learning with PyTorch, последний выпуск которого можно загрузить как DLSP19.zip. Его можно запустить онлайн в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Deep Learning with PyTorch with OnWorks бесплатно.
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 с PyTorch
ОПИСАНИЕ:
Этот курс касается новейших методов глубокого обучения и репрезентативного обучения с упором на контролируемое и неконтролируемое глубокое обучение, методы встраивания, метрическое обучение, сверточные и повторяющиеся сети с приложениями для компьютерного зрения, понимания естественного языка и распознавания речи. Предварительные требования включают DS-GA 1001 Intro to Data Science или курс машинного обучения для выпускников. Чтобы иметь возможность выполнять упражнения, вам понадобится ноутбук с Miniconda (минимальная версия Anaconda) и несколькими установленными пакетами Python. Следующая инструкция будет работать, как и для пользователей Mac или Ubuntu Linux, пользователям Windows потребуется установить и работать в терминале Git BASH. JupyterLab имеет встроенную темную тему с возможностью выбора, поэтому вам нужно только установить что-то, если вы хотите использовать классический интерфейс ноутбука.
Особенности
- Блокноты Jupyter используются на лекциях для интерактивного исследования и визуализации данных.
- У этого репозитория записных книжек теперь есть сопутствующий веб-сайт
- Основы контролируемого обучения, нейронных сетей и глубокого обучения
- Сверточная нейронная сеть и ее приложения
- Уловки регуляризации, уловки оптимизации и понимание того, как работает глубокое обучение
- Визуализация преобразования параметров нейронных сетей и фундаментальные концепции свертки
Категории
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.