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.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Deep Learning Is Nothing với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Học sâu chẳng là gì cả
MÔ TẢ
Deep-Learning-Is-Nothing trình bày các khái niệm học sâu theo phong cách dễ tiếp cận, từ đầu, giúp làm sáng tỏ nền tảng đằng sau các mô hình hiện đại. Khóa học thường bắt đầu với đại số tuyến tính, giải tích và các bài ôn tập tối ưu hóa trước khi chuyển sang perceptron, mạng đa lớp và đào tạo dựa trên gradient. Các triển khai ưu tiên các ví dụ nhỏ, dễ đọc—thường là NumPy trước—để chỉ ra cách thức hoạt động của các bước truyền tiến và lùi mà không phụ thuộc hoàn toàn vào các khuôn khổ cấp cao. Khi các nguyên tắc cơ bản đã rõ ràng, tài liệu sẽ mở rộng sang CNN, RNN và các cơ chế chú ý, giải thích lý do tại sao mỗi kiến trúc phù hợp với các tác vụ cụ thể. Các phần thực hành bao gồm các đường ống dữ liệu, chính quy hóa và đánh giá, nhấn mạnh vào khả năng tái tạo và các kỹ thuật gỡ lỗi. Mục tiêu là thay thế các thuật ngữ thông dụng bằng trực giác để người học có thể tự tin suy luận về kiến trúc và động lực đào tạo.
Tính năng
- Ôn tập toán học và tối ưu hóa liên quan trực tiếp đến mã
- Triển khai từ đầu cho thấy các lần chuyển tiếp và chuyển tiếp
- Tiến trình từng bước từ MLP đến CNN, RNN và sự chú ý
- Hướng dẫn thực tế về chuẩn bị dữ liệu, chuẩn hóa và đánh giá
- Các ví dụ dễ đọc giúp kết nối việc sử dụng NumPy và framework
- Nhấn mạnh vào trực giác và khắc phục sự cố hơn là mô hình mẫu
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/deep-learning-is-not.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.