Це програма для Windows під назвою Deep Learning Is Nothing, останню версію якої можна завантажити як Deep-Learning-Is-Nothingsourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
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 будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
СКРЕНИ:
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.