นี่คือแอป Windows ชื่อ Deep Learning Is Nothing ซึ่งสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุดได้ที่ Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz สามารถรันออนไลน์ได้บน OnWorks ซึ่งเป็นผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและใช้งานแอปออนไลน์ชื่อ Deep Learning Is Nothing กับ OnWorks ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ:
การเรียนรู้เชิงลึกนั้นไม่มีอะไรเลย
รายละเอียด:
Deep-Learning-Is-Nothing นำเสนอแนวคิดการเรียนรู้เชิงลึกในรูปแบบที่เข้าถึงได้และเริ่มต้นจากศูนย์ ซึ่งช่วยไขข้อข้องใจเบื้องหลังแบบจำลองสมัยใหม่ โดยทั่วไปจะเริ่มต้นด้วยพีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส และการทบทวนหาค่าออปติไมซ์ ก่อนที่จะไปยังเพอร์เซพตรอน เครือข่ายหลายชั้น และการฝึกแบบไล่ระดับ การใช้งานจริงมักเน้นตัวอย่างขนาดเล็กที่อ่านง่าย ซึ่งมักจะเป็น NumPy ก่อน เพื่อแสดงให้เห็นว่าการส่งค่าไปข้างหน้าและย้อนกลับทำงานอย่างไร โดยไม่ต้องพึ่งพาเฟรมเวิร์กระดับสูงเพียงอย่างเดียว เมื่อพื้นฐานชัดเจนแล้ว เนื้อหาจะขยายไปยัง CNN, RNN และกลไกการให้ความสนใจ โดยอธิบายว่าเหตุใดสถาปัตยกรรมแต่ละแบบจึงเหมาะสมกับงานเฉพาะด้าน ส่วนปฏิบัติครอบคลุมขั้นตอนข้อมูล การปรับค่าให้เป็นมาตรฐาน และการประเมิน โดยเน้นที่ความสามารถในการทำซ้ำและเทคนิคการแก้จุดบกพร่อง เป้าหมายคือการแทนที่คำศัพท์เฉพาะทางด้วยสัญชาตญาณ เพื่อให้ผู้เรียนสามารถวิเคราะห์และวิเคราะห์สถาปัตยกรรมและพลวัตการฝึกได้อย่างมั่นใจ
คุณสมบัติ
- การทบทวนคณิตศาสตร์และการเพิ่มประสิทธิภาพที่เชื่อมโยงโดยตรงกับโค้ด
- การนำไปใช้ตั้งแต่เริ่มต้นที่เปิดเผยการส่งต่อและย้อนกลับ
- ความก้าวหน้าแบบเป็นขั้นเป็นตอนจาก MLP ไปสู่ CNN, RNN และความสนใจ
- คำแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการเตรียมข้อมูล การควบคุม และการประเมินข้อมูล
- ตัวอย่างที่อ่านได้ซึ่งเชื่อมโยงการใช้งาน NumPy และกรอบงาน
- เน้นที่สัญชาตญาณและการแก้ไขปัญหามากกว่าวิธีการเดิมๆ
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา