This is the Windows app named Higher whose latest release can be downloaded as higherv0.2.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Higher with OnWorks for free.
برای اجرای این برنامه این دستورالعمل ها را دنبال کنید:
- 1. این برنامه را در رایانه شخصی خود دانلود کنید.
- 2. در فایل منیجر ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX نام کاربری مورد نظر خود را وارد کنید.
- 3. این برنامه را در چنین فایل منیجر آپلود کنید.
- 4. هر شبیه ساز آنلاین OS OnWorks را از این وب سایت راه اندازی کنید، اما شبیه ساز آنلاین ویندوز بهتر است.
- 5. از OnWorks Windows OS که به تازگی راه اندازی کرده اید، به مدیر فایل ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX با نام کاربری که می خواهید بروید.
- 6. برنامه را دانلود و نصب کنید.
- 7. Wine را از مخازن نرم افزار توزیع لینوکس خود دانلود کنید. پس از نصب، می توانید روی برنامه دوبار کلیک کنید تا آنها را با Wine اجرا کنید. همچنین می توانید PlayOnLinux را امتحان کنید، یک رابط کاربری فانتزی بر روی Wine که به شما کمک می کند برنامه ها و بازی های محبوب ویندوز را نصب کنید.
Wine راهی برای اجرای نرم افزار ویندوز بر روی لینوکس است، اما بدون نیاز به ویندوز. Wine یک لایه سازگار با ویندوز منبع باز است که می تواند برنامه های ویندوز را مستقیماً بر روی هر دسکتاپ لینوکس اجرا کند. اساساً، Wine در تلاش است تا به اندازه کافی از ویندوز را از ابتدا مجدداً پیاده سازی کند تا بتواند همه آن برنامه های ویندوز را بدون نیاز به ویندوز اجرا کند.
عکس ها
Ad
برتر
شرح
higher is a specialized library designed to extend PyTorch’s capabilities by enabling higher-order differentiation and meta-learning through differentiable optimization loops. It allows developers and researchers to compute gradients through entire optimization processes, which is essential for tasks like meta-learning, hyperparameter optimization, and model adaptation. The library introduces utilities that convert standard torch.nn.Module instances into “stateless” functional forms, so parameter updates can be treated as differentiable operations. It also provides differentiable implementations of common optimizers like SGD and Adam, making it possible to backpropagate through an arbitrary number of inner-loop optimization steps. By offering a clear and flexible interface, higher simplifies building complex learning algorithms that require gradient tracking across multiple update levels. Its design ensures compatibility with existing PyTorch models.
امکانات
- Enables differentiable inner-loop optimization and gradient tracking through updates
- Converts torch.nn.Module models into functional, stateless forms for meta-learning
- Provides differentiable versions of standard optimizers such as Adam and SGD
- Allows unrolled optimization for higher-order gradient computation
- Easily integrates into existing PyTorch workflows with minimal modification
- Supports custom differentiable optimizers via registration and subclassing
زبان برنامه نویسی
پــایتــون
دسته بندی ها
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/higher.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.