Це програма для Linux під назвою Deep Learning with PyTorch, останню версію якої можна завантажити як DLSP19.zip. Його можна запустити в режимі онлайн у постачальника безкоштовного хостингу OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Deep Learning with PyTorch 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 з PyTorch
ОПИС
Цей курс стосується найновіших методів глибокого навчання та навчання репрезентації, зосереджуючи увагу на керованому та неконтрольованому глибокому навчанні, методах вбудовування, метричному навчанні, згорткових та рекурентних мережах із застосуванням до комп’ютерного зору, розуміння природної мови та розпізнавання мовлення. Передумови включають DS-GA 1001 Intro to Data Science або курс машинного навчання для випускників. Щоб мати можливість виконувати вправи, вам знадобиться ноутбук з Miniconda (мінімальна версія Anaconda) і встановленими кількома пакетами Python. Наступна інструкція працюватиме так само, як і для користувачів Mac або Ubuntu Linux, користувачам Windows потрібно буде встановити і працювати в терміналі Git BASH. JupyterLab має вбудовану темну тему з можливістю вибору, тому вам потрібно щось встановити, лише якщо ви хочете використовувати класичний інтерфейс ноутбука.
риси
- Jupyter Notebooks використовуються протягом лекцій для інтерактивного дослідження та візуалізації даних
- Це сховище записників тепер має супровідний веб-сайт
- Основи навчання з наглядом, нейронні мережі та глибоке навчання
- Згортка нейронна мережа та її застосування
- Трюки з регуляризацією, прийоми оптимізації та розуміння того, як працює глибоке навчання
- Візуалізація перетворення параметрів нейронних мереж та фундаментальні поняття згортки
Категорії
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.