Bu, en son sürümü Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Deep Learning Is Nothing adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Deep Learning Is Nothing adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve 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 herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Derin Öğrenme Hiçbir Şey Değildir
AÇIKLAMA:
Derin Öğrenme Hiçbir Şey Değildir, modern modellerin ardındaki yığını gizemden arındıran, anlaşılır ve sıfırdan oluşturulmuş bir üslupla derin öğrenme kavramlarını sunar. Genellikle doğrusal cebir, kalkülüs ve optimizasyon tekrarlarıyla başlar ve ardından algılayıcılara, çok katmanlı ağlara ve gradyan tabanlı eğitime geçer. Uygulamalar, yalnızca üst düzey çerçevelere bağlı kalmadan ileri ve geri geçişlerin nasıl çalıştığını göstermek için genellikle önce NumPy olmak üzere küçük ve okunabilir örnekleri tercih eder. Temeller netleştikten sonra, materyal CNN'lere, RNN'lere ve dikkat mekanizmalarına genişler ve her mimarinin belirli görevlere neden uygun olduğunu açıklar. Pratik bölümler, veri hatlarını, düzenlemeyi ve değerlendirmeyi ele alarak yeniden üretilebilirlik ve hata ayıklama tekniklerini vurgular. Amaç, moda sözcükleri sezgiyle değiştirmek ve böylece öğrencilerin mimariler ve eğitim dinamikleri hakkında güvenle akıl yürütebilmelerini sağlamaktır.
Özellikler
- Doğrudan koda bağlı matematik ve optimizasyon yenilemeleri
- İleri ve geri pasları ortaya çıkaran sıfırdan uygulamalar
- MLP'lerden CNN'lere, RNN'lere ve dikkat becerilerine doğru aşamalı ilerleme
- Veri hazırlama, düzenleme ve değerlendirme konusunda pratik rehberlik
- NumPy ve çerçeve kullanımını birleştiren okunabilir örnekler
- Kalıplaşmış ifadeler yerine sezgiye ve sorun gidermeye vurgu
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.