これは CURRENNT という名前の Linux アプリで、最新リリースは currennt-0.2-rc1.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
CURRENNT という名前のこのアプリを OnWorks で無料でオンラインでダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
Ad
現在
DESCRIPTION
CURRENNT は、NVIDIA グラフィック カードを使用して計算を高速化するリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) 用の機械学習ライブラリです。
このライブラリは、単方向および双方向の Long Short-Term Memory (LSTM) アーキテクチャを実装し、ディープ ネットワークとメイン メモリに収まらない非常に大きなデータ セットをサポートします。
特徴
- フォワードゲートとピーホールを備えた一方向および双方向の長短期記憶 (LSTM) レイヤー
- Tanh、ロジスティック シグモイド、ソフトマックス活性化関数を備えたフィードフォワード層
- ディープニューラルネットワークアーキテクチャをサポート
- 大規模なデータセットからキャッシュされたオンライン学習 (トレーニング データをメイン メモリに収める必要はありません)
- NetCDF ファイルからトレーニング データを読み取ります
- 勢いのある勾配降下
- オンライン、バッチ、ハイブリッドのオンライン/バッチ学習をサポート
- クロスエントロピーと二乗誤差の目標の最小化
- 回帰およびバイナリ/マルチクラス分類タスクをサポート
- 汎化を改善するための入力アクティベーション ノイズを使用したトレーニング
- 各トレーニング エポック後の自動保存
Audience
科学/研究
ユーザーインターフェース
コマンドライン
プログラミング言語
C + +
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/currennt/ から取得することもできるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
