This is the Linux app named Deep Learning Is Nothing whose latest release can be downloaded as Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Deep Learning Is Nothing with OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA LALAKI
Ad
Ang Malalim na Pag-aaral ay Wala
DESCRIPTION
Ang Deep-Learning-Is-Nothing ay nagpapakita ng malalim na mga konsepto sa pag-aaral sa isang madaling lapitan, mula sa simula na istilo na nagpapawalang-bisa sa stack sa likod ng mga modernong modelo. Karaniwan itong nagsisimula sa linear algebra, calculus, at optimization refreshers bago lumipat sa perceptrons, multilayer network, at gradient-based na pagsasanay. Pinapaboran ng mga pagpapatupad ang maliliit, nababasang mga halimbawa—kadalasang NumPy muna—upang ipakita kung paano gumagana ang mga forward at backward pass nang hindi nakadepende lamang sa mga high-level na framework. Kapag malinaw na ang mga batayan, umaabot ang materyal sa mga CNN, RNN, at mekanismo ng atensyon, na nagpapaliwanag kung bakit nababagay ang bawat arkitektura sa mga partikular na gawain. Sinasaklaw ng mga praktikal na seksyon ang mga pipeline ng data, regularisasyon, at pagsusuri, na nagbibigay-diin sa reproducibility at mga diskarte sa pag-debug. Ang layunin ay palitan ang mga buzzword ng intuwisyon upang ang mga nag-aaral ay makapagpaliwanag tungkol sa mga arkitektura at dynamics ng pagsasanay nang may kumpiyansa.
Mga tampok
- Ang mga pag-refresh sa matematika at pag-optimize ay direktang nauugnay sa code
- Mga pagpapatupad mula sa simula na nagpapakita ng mga pasulong at paatras na pass
- Sunud-sunod na pag-unlad mula sa mga MLP hanggang sa mga CNN, RNN, at atensyon
- Praktikal na gabay sa paghahanda ng data, regularisasyon, at pagsusuri
- Mga nababasang halimbawa na nagtulay sa NumPy at paggamit ng framework
- Diin sa intuwisyon at pag-troubleshoot sa boilerplate
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
