Dies ist die Linux-App namens PySR, deren neueste Version als v1.5.8sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens PySR 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 den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
PySR
BESCHREIBUNG:
PySR ist ein Open-Source-Tool für symbolische Regression: eine maschinelle Lernaufgabe, bei der es darum geht, einen interpretierbaren symbolischen Ausdruck zu finden, der ein bestimmtes Ziel optimiert. Über mehrere Jahre hinweg wurde PySR von Grund auf neu entwickelt, um (1) möglichst leistungsstark, (2) möglichst konfigurierbar und (3) benutzerfreundlich zu sein. PySR wird zusammen mit der Julia-Bibliothek SymbolicRegression.jl entwickelt, die die leistungsstarke Suchmaschine von PySR bildet. Die Details dieser Algorithmen werden im PySR-Artikel beschrieben. Symbolische Regression funktioniert am besten bei niedrigdimensionalen Datensätzen. Man kann diese Ansätze aber auch auf höherdimensionale Räume erweitern, indem man die „Symbolische Destillation“ neuronaler Netze verwendet, wie in 2006.11287 erläutert, wo wir sie auf N-Körper-Probleme anwenden. Dabei wird symbolische Regression im Wesentlichen verwendet, um ein neuronales Netz in eine analytische Gleichung umzuwandeln. Somit bieten diese Tools gleichzeitig eine explizite und leistungsstarke Möglichkeit zur Interpretation tiefer neuronaler Netze.
Eigenschaften
- Der PySR-Build in Conda enthält alle erforderlichen Abhängigkeiten
- Beispiele verfügbar
- Sie können PySR auch in Docker testen
- PySR sucht nach symbolischen Ausdrücken, die ein bestimmtes Ziel optimieren
- PySR ist ein Open-Source-Tool für symbolische Regression
- Maschinelles Lernen, bei dem das Ziel darin besteht, einen interpretierbaren symbolischen Ausdruck zu finden, der ein bestimmtes Ziel optimiert
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/pysr.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einfachste Weise über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme zu ermöglichen.