זוהי אפליקציית לינוקס בשם Deep Learning with PyTorch שאת הגרסה האחרונה שלה ניתן להוריד כ-DLSP19.zip. ניתן להפעיל אותו באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks עבור תחנות עבודה.
הורד והפעל באינטרנט את האפליקציה הזו בשם Deep Learning with PyTorch עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל את האמולטור המקוון של OnWorks Linux או Windows מקוון או אמולטור מקוון של MACOS מאתר זה.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Linux שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה, התקן אותה והפעל אותה.
בצילומי מסך
Ad
למידה עמוקה עם PyTorch
תיאור
קורס זה עוסק בטכניקות העדכניות ביותר בלמידה עמוקה ולמידת ייצוג, תוך התמקדות בלמידה עמוקה מפוקחת ובלתי מפוקחת, שיטות הטמעה, למידה מטרית, רשתות מתפתלות וחוזרות, עם יישומים לראייה ממוחשבת, הבנת שפה טבעית וזיהוי דיבור. הדרישות המוקדמות כוללות DS-GA 1001 מבוא למדעי הנתונים או קורס למידת מכונה ברמת תואר שני. כדי להיות מסוגל לעקוב אחר התרגילים, תזדקק למחשב נייד עם Miniconda (גרסה מינימלית של Anaconda) ומספר חבילות Python מותקנות. ההוראה הבאה תעבוד כפי שהיא עבור משתמשי Mac או Ubuntu Linux, משתמשי Windows יצטרכו להתקין ולעבוד במסוף Git BASH. ל-JupyterLab יש עיצוב כהה מובנה הניתן לבחירה, כך שאתה רק צריך להתקין משהו אם אתה רוצה להשתמש בממשק המחברת הקלאסי.
תכונות
- מחברות Jupyter משמשות לאורך ההרצאות לחקר נתונים אינטראקטיביים והדמיה
- למאגר מחברות זה יש כעת אתר נלווה
- יסודות של למידה מפוקחת, רשתות עצביות ולמידה עמוקה
- רשת נוירונים קונבולוציונית ויישומיה
- טריקים של רגוליזציה, טריקים לאופטימיזציה, והבנה כיצד עובדת למידה עמוקה
- הדמיה של טרנספורמציה של פרמטרים של רשתות עצביות ומושגים בסיסיים של קונבולציה
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להביא גם מ-https://sourceforge.net/projects/deep-l-with-pytorch.mirror/. הוא התארח ב-OnWorks על מנת להפעיל אותו באינטרנט בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.
