هذا هو تطبيق Windows المسمى Emb-GAM والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v0.2.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Emb-GAM 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 أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows 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.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
تضمين GAM
الوصف
حققت نماذج التعلم العميق أداء تنبؤًا مثيرًا للإعجاب ولكنها غالبًا ما تضحي بالقابلية للتفسير ، وهو اعتبار حاسم في المجالات عالية المخاطر مثل الرعاية الصحية أو صنع السياسات. في المقابل ، يمكن أن تحافظ النماذج المضافة المعممة (GAMs) على القابلية للتفسير ولكنها غالبًا ما تعاني من أداء تنبؤ ضعيف بسبب عدم قدرتها على التقاط تفاعلات الميزات بشكل فعال. في هذا العمل ، نهدف إلى سد هذه الفجوة باستخدام نماذج اللغة العصبية المدربة مسبقًا لاستخراج الزخارف لكل إدخال قبل تعلم نموذج خطي في مساحة التضمين. النموذج النهائي (الذي نسميه Emb-GAM) هو وظيفة خطية شفافة لميزات الإدخال وتفاعلات الميزات. تسمح الاستفادة من نموذج اللغة لـ Emb-GAM بتعلم معاملات خطية أقل بكثير ، ونمذجة تفاعلات أكبر ، والتعميم جيدًا على المدخلات الجديدة. عبر مجموعة متنوعة من مجموعات بيانات معالجة اللغة الطبيعية ، يحقق Emb-GAM أداء تنبؤًا قويًا دون التضحية بقابلية التفسير.
المميزات
- للتحكم الدقيق ، يمكنك بدلاً من ذلك استنساخ وتثبيت هذا الريبو من المصدر
- نموذج خطي قابل للتفسير يستفيد من نموذج لغوي مدرب مسبقًا لتحسين تفاعلات التعلم
- وظيفة تناسب سطر واحد
- يستخدم Emb-GAM نموذج لغة مدرب مسبقًا لاستخراج الميزات من البيانات النصية
- يجمع بين الميزات لاستخراج نموذج خطي بسيط
- أفضل طريقة لاستخدام Emb-GAM هي من خلال حزمة imodelsx
- يحقق Emb-GAM أداء تنبؤًا قويًا دون التضحية بقابلية التفسير
لغة البرمجة
بايثون
الفئات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/emb-gam.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
