Esta es la aplicación de Windows llamada Awesome Graph Classification cuya última versión se puede descargar como Baserelease..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 Awesome Graph Classification con 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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Impresionante clasificación de gráficos
DESCRIPCIÓN
Una colección de métodos de clasificación de grafos, que cubre la incrustación, el aprendizaje profundo, el núcleo gráfico y los documentos de factorización con implementaciones de referencia. Los conjuntos de datos de referencia de clasificación de gráficos relevantes están disponibles. Colecciones similares sobre detección de comunidad, árbol de clasificación/regresión, detección de fraude, búsqueda de árbol de Monte Carlo y documentos de aumento de gradiente con implementaciones.
Caracteristicas
- Clasificación explicable de redes cerebrales a través de subgrafos de contraste
- Una línea de base simple pero efectiva para la clasificación de gráficos sin atributos
- Aprendizaje multigráfico multietiqueta basado en entropía
- Exploración de características de estructuras conjuntas
- Un enfoque escalable para la similitud de red independiente del tamaño
- Regularización para clasificación de grafos multitarea
Lenguaje de programación
Python
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/awesome-graph-class.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.