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.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою «Глибоке навчання — це нічого» з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Глибоке навчання — це ніщо
ОПИС
«Глибоке навчання — це ніщо» представляє концепції глибокого навчання у доступному стилі, що розвінчує суть сучасних моделей. Зазвичай вона починається з лінійної алгебри, математичного аналізу та оптимізації, перш ніж перейти до перцептронів, багатошарових мереж та градієнтного навчання. Реалізації надають перевагу невеликим, зрозумілим прикладам — часто спочатку NumPy — щоб показати, як працюють прямий та зворотний проходи, не покладаючись виключно на високорівневі фреймворки. Після того, як основи зрозумілі, матеріал поширюється на звичайні нейронні мережі (CNN), реактивні нейронні мережі (RNN) та механізми уваги, пояснюючи, чому кожна архітектура підходить для конкретних завдань. Практичні розділи охоплюють конвеєри даних, регуляризацію та оцінку, з акцентом на відтворюваності та методах налагодження. Мета полягає в тому, щоб замінити модні слова інтуїцією, щоб учні могли впевнено міркувати про архітектури та динаміку навчання.
Функції
- Оновлення знань з математики та оптимізації, безпосередньо пов'язане з кодом
- Реалізації з нуля, що розкривають передачі вперед і назад
- Поступовий перехід від MLP до CNN, RNN та уваги
- Практичні рекомендації щодо підготовки, регуляризації та оцінки даних
- Зрозумілі приклади, що поєднують використання NumPy та фреймворку
- Акцент на інтуїції та усуненні неполадок, а не на шаблонному підході
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
