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Descarga de la implementación de PyTorch de SDE Solvers para Linux

Descarga gratuita de la implementación PyTorch de la aplicación SDE Solvers Linux para ejecutarla en línea en Ubuntu en línea, Fedora en línea o Debian en línea

Esta es la aplicación de Linux denominada PyTorch Implementation of SDE Solvers cuya última versión se puede descargar como v0.2.6.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.

Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada PyTorch Implementation of SDE Solvers with OnWorks de forma gratuita.

Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:

- 1. Descargue esta aplicación en su PC.

- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.

- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.

- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.

- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.

- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.

SCREENSHOTS

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Implementación de PyTorch de solucionadores SDE


DESCRIPCIÓN

Esta biblioteca proporciona solucionadores de ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE) con soporte para GPU y retropropagación eficiente. ejemplos/demo.ipynb ofrece una breve guía sobre cómo resolver SDE, incluidos puntos sutiles como corregir la aleatoriedad en el solucionador y la elección de tipos de ruido. ejemplos/latent_sde.py aprende una ecuación diferencial estocástica latente, como en la Sección 5 de [1]. El ejemplo ajusta una SDE a los datos, al tiempo que la regulariza para que sea como un proceso previo de Ornstein-Uhlenbeck. El modelo puede verse en términos generales como un codificador automático variacional, siendo su anterior y su posterior aproximado SDE. El programa genera cifras en la ruta especificada por . El entrenamiento debería estabilizarse después de 500 iteraciones con los hiperparámetros predeterminados. ejemplos/sde_gan.py aprende un SDE como GAN, como en [2], [3]. El ejemplo entrena un SDE como generador de una GAN, mientras utiliza un CDE neuronal [4] como discriminador.



Caracteristicas

  • Requisitos: Python >=3.6 y PyTorch >=1.6.0
  • SDE neuronales como GAN
  • SDE latente
  • Soporte de GPU y retropropagación eficiente
  • Solucionadores de ecuaciones diferenciales estocásticas (SDE)
  • También se aceptan varios argumentos de palabras clave.


Lenguaje de programación

Python


Categorías

Aprendizaje automático

Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.


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