This is the Linux app named Theseus whose latest release can be downloaded as 0.2.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Theseus مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
ثيسيوس
الوصف
Theseus هي مكتبة للتحسين غير الخطي القابل للتفاضل، تتيح لك تضمين حلول مثل Gauss-Newton أو Levenberg-Marquardt داخل نماذج PyTorch. تُعبَّر عن المشكلات كرسوم بيانية للعوامل مع متغيرات على متشعبات (مثل SE(3) وSO(3))، مما يتيح كتابة مهام الروبوتات الكلاسيكية والرؤية - مثل تعديل الحزمة، وتحسين رسم بياني للوضع، ومعايرة اليد والعين - بإيجاز وحلها بكفاءة. ولأن الحلول قابلة للتفاضل، يمكنك الانتشار العكسي من خلال التحسين لتعلم أوزان التكلفة، أو مستخلصات الميزات، أو شبكات التهيئة من البداية إلى النهاية. يدعم هذا التطبيق التحسين المُجمَّع على وحدة معالجة الرسومات، والخسائر القوية، واستراتيجيات التخميد، والعوامل المخصصة، مما يجعله عمليًا لأنظمة الوقت الفعلي. توفر حزم المساعدة بدائيات هندسية وأدوات مساعدة لتكوين المُسبقات، والقيود النسبية، ونماذج القياس. تُسهِّل Theseus الفجوة بين التحسين الكلاسيكي والتعلم العميق، مما يُتيح أنظمة هجينة تتعلم المكونات.
شرح المميزات:
- حلول Gauss-Newton وLevenberg-Marquardt القابلة للتفاضل في PyTorch
- واجهة برمجة تطبيقات الرسم البياني للعوامل مع متغيرات متعددة مثل SE(3) وSO(3)
- حلول مجمعة ومُسرّعة بواسطة وحدة معالجة الرسوميات مع وظائف خسارة قوية
- دعم Autograd لتعلم التكاليف أو الميزات أو عمليات التهيئة من البداية إلى النهاية
- مساعدات الهندسة والعوامل القابلة لإعادة الاستخدام لتعديل SLAM والحزمة
- تصميم قابل للتوسع للمتغيرات والعوامل وسياسات التخميد المخصصة
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/theseus.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
