Ini adalah aplikasi Windows bernama fairseq-lua yang rilis terbarunya dapat diunduh sebagai fairseq-luasourcecode.tar.gz. Aplikasi ini dapat dijalankan secara daring di penyedia hosting gratis OnWorks untuk workstation.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara daring bernama fairseq-lua dengan OnWorks secara gratis.
Ikuti petunjuk ini untuk menjalankan aplikasi ini:
- 1. Download aplikasi ini di PC Anda.
- 2. Masuk ke file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan username yang anda inginkan.
- 3. Upload aplikasi ini di filemanager tersebut.
- 4. Mulai emulator online OS OnWorks apa pun dari situs web ini, tetapi emulator online Windows yang lebih baik.
- 5. Dari OS Windows OnWorks yang baru saja Anda mulai, buka file manager kami https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dengan nama pengguna yang Anda inginkan.
- 6. Unduh aplikasi dan instal.
- 7. Unduh Wine dari repositori perangkat lunak distribusi Linux Anda. Setelah terinstal, Anda kemudian dapat mengklik dua kali aplikasi untuk menjalankannya dengan Wine. Anda juga dapat mencoba PlayOnLinux, antarmuka mewah di atas Wine yang akan membantu Anda menginstal program dan game Windows populer.
Wine adalah cara untuk menjalankan perangkat lunak Windows di Linux, tetapi tidak memerlukan Windows. Wine adalah lapisan kompatibilitas Windows sumber terbuka yang dapat menjalankan program Windows secara langsung di desktop Linux apa pun. Pada dasarnya, Wine mencoba untuk mengimplementasikan kembali Windows dari awal sehingga dapat menjalankan semua aplikasi Windows tersebut tanpa benar-benar membutuhkan Windows.
SCREENSHOT:
fairseq-lua
DESKRIPSI:
fairseq-lua adalah versi Lua/Torch7 asli dari toolkit pemodelan sekuens Facebook AI Research, yang dirancang untuk penerjemahan mesin neural (NMT) dan pembangkitan sekuens. Fairseq-lua memperkenalkan arsitektur berbasis atensi awal dan alur pelatihan yang kemudian berkembang menjadi fairseq modern berbasis PyTorch. Kerangka kerja ini mengimplementasikan model sekuens-ke-sekuens dengan atensi, dekode pencarian berkas, dan pelatihan terdistribusi, menyediakan platform penelitian untuk mengeksplorasi penerjemahan, peringkasan, dan pemodelan bahasa. Desain modularnya memudahkan pembuatan prototipe arsitektur baru dengan memodifikasi enkoder, dekoder, atau mekanisme atensi. Meskipun sekarang tidak lagi digunakan dan digantikan oleh PyTorch, fairseq-lua memainkan peran penting dalam memajukan sistem NMT skala besar, seperti versi awal model penerjemahan produksi Facebook. Fairseq-lua tetap menjadi referensi historis yang penting untuk kerangka kerja pembelajaran sekuens neural.
Fitur
- Arsitektur urutan ke urutan dengan mekanisme perhatian
- Dekode pencarian sinar untuk keluaran terjemahan yang akurat
- Pelatihan multi-GPU dan paralelisasi terdistribusi
- Desain modular untuk eksperimen encoder-decoder khusus
- Dukungan untuk tugas penerjemahan, peringkasan, dan pemodelan bahasa
- Landasan historis untuk kerangka fairseq berbasis PyTorch
Bahasa Pemrograman
Lua
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/fairseq-lua.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.