Dies ist die Windows-App namens Autograd, deren neueste Version als 1.0.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Autograd mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
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Autograd
BESCHREIBUNG
Autograd kann automatisch zwischen nativem Python- und Numpy-Code unterscheiden. Es kann eine große Teilmenge der Python-Funktionen verarbeiten, einschließlich Schleifen, Ifs, Rekursion und Abschlüsse, und es kann sogar Ableitungen von Ableitungen von Ableitungen annehmen. Es unterstützt die Differenzierung im umgekehrten Modus (auch Backpropagation genannt), was bedeutet, dass es effizient Gradienten von Skalarwertfunktionen in Bezug auf Argumente mit Array-Werten annehmen kann, ebenso wie die Differenzierung im Vorwärtsmodus, und die beiden können beliebig zusammengesetzt werden. Die Hauptanwendung von Autograd ist die Gradientenoptimierung. Weitere Informationen finden Sie im Tutorial und im Beispielverzeichnis. Wir können die Differenzierung so oft fortsetzen, wie wir möchten, und die Vektorisierung skalarwertiger Funktionen durch Numpy über viele verschiedene Eingabewerte hinweg verwenden.
Eigenschaften
- Einfaches neuronales Netz
- Faltungs-Neuronales Netz
- Wiederkehrendes neuronales Netz
- LSTM
- Neuronale Turing-Maschine
- Rückausbreitung durch eine Fluidsimulation
Programmiersprache
Python
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/autograd.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
