Bu, en son sürümü DLSP19.zip olarak indirilebilen PyTorch ile Derin Öğrenme adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
OnWorks ile PyTorch ile Derin Öğrenme adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN
Ad
PyTorch ile Derin Öğrenme
TANIM
Bu kurs, bilgisayar vizyonu, doğal dil anlama ve konuşma tanıma uygulamaları ile denetimli ve denetimsiz derin öğrenme, gömme yöntemleri, metrik öğrenme, evrişimli ve tekrarlayan ağlara odaklanarak derin öğrenme ve temsili öğrenmedeki en son tekniklerle ilgilidir. Ön koşullar, DS-GA 1001 Veri Bilimine Giriş veya lisansüstü düzeyde bir makine öğrenimi kursunu içerir. Alıştırmaları takip edebilmek için Miniconda'nın (Anaconda'nın minimal bir sürümü) ve birkaç Python paketinin kurulu olduğu bir dizüstü bilgisayara ihtiyacınız olacak. Aşağıdaki talimat Mac veya Ubuntu Linux kullanıcıları için olduğu gibi çalışacak, Windows kullanıcılarının Git BASH terminalini kurması ve bu terminalde çalışması gerekecek. JupyterLab'ın yerleşik bir seçilebilir karanlık teması vardır, bu nedenle yalnızca klasik dizüstü bilgisayar arayüzünü kullanmak istiyorsanız bir şeyler yüklemeniz gerekir.
Özellikler
- Jupyter Not Defterleri dersler boyunca etkileşimli veri keşfi ve görselleştirme için kullanılır
- Bu not defteri deposunun artık bir tamamlayıcı web sitesi var
- Denetimli öğrenme, sinir ağları ve derin öğrenmenin temelleri
- Evrişimli sinir ağı ve uygulamaları
- Düzenlileştirme püf noktaları, optimizasyon püf noktaları ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığını anlama
- Sinir ağları parametre dönüşümünün görselleştirilmesi ve evrişimin temel kavramları
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/ adresinden de getirilebilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
