This is the Windows app named The Neural Process Family whose latest release can be downloaded as neural-processessourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Unduh dan jalankan aplikasi ini secara online bernama The Neural Process Family 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.
Keluarga Proses Saraf
Ad
DESKRIPSI
Neural Processes (NPs) adalah kumpulan implementasi notebook Jupyter/Colab interaktif yang dikembangkan oleh Google DeepMind, menampilkan tiga model pembelajaran mesin probabilistik fundamental: Conditional Neural Processes (CNPs), Neural Processes (NPs), dan Attentive Neural Processes (ANPs). Model-model ini menggabungkan kekuatan jaringan neural dan proses stokastik, memungkinkan aproksimasi fungsi yang fleksibel dengan estimasi ketidakpastian. Model-model ini dapat mempelajari distribusi fungsi dari data dan secara efisien membuat prediksi pada input baru dengan ketidakpastian terkalibrasi — menjadikannya berguna untuk pembelajaran few-shot, regresi Bayesian, dan meta-learning. Setiap notebook mencakup penjelasan teoretis, blok penyusun utama, dan kode yang dapat dieksekusi yang berjalan langsung di Google Colab, tanpa memerlukan pengaturan lokal. Implementasinya hanya bergantung pada dependensi standar seperti NumPy, TensorFlow, dan Matplotlib, serta menyediakan visualisasi performa model.
Fitur
- Tidak perlu instalasi saat dijalankan di Google Colab
- Ideal untuk penggunaan pendidikan, penelitian pembuatan prototipe, dan eksperimen
- Termasuk alat visualisasi untuk rekonstruksi dan prediksi fungsi
- Implementasi TensorFlow ringan dengan dependensi minimal
- Menunjukkan meta-pembelajaran dan regresi yang sadar ketidakpastian
- Buku catatan Colab interaktif untuk model CNP, NP, dan ANP
KATEGORI
Ini adalah aplikasi yang juga dapat diunduh dari https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/. Aplikasi ini dihosting di OnWorks agar dapat dijalankan secara daring dengan cara termudah dari salah satu Sistem Operasi gratis kami.
