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.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app chiamata The Neural Process Family con OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
La famiglia dei processi neurali
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DESCRIZIONE
Neural Processes (NP) è una raccolta di implementazioni di notebook Jupyter/Colab interattive sviluppate da Google DeepMind, che presentano tre modelli fondamentali di apprendimento automatico probabilistico: Processi Neurali Condizionali (CNP), Processi Neurali (NP) e Processi Neurali Attentivi (ANP). Questi modelli combinano i punti di forza delle reti neurali e dei processi stocastici, consentendo un'approssimazione flessibile delle funzioni con stima dell'incertezza. Possono apprendere distribuzioni sulle funzioni dai dati e fare previsioni in modo efficiente su nuovi input con incertezza calibrata, rendendoli utili per l'apprendimento a pochi scatti, la regressione bayesiana e il meta-apprendimento. Ogni notebook include spiegazioni teoriche, elementi costitutivi chiave e codice eseguibile che viene eseguito direttamente in Google Colab, senza richiedere alcuna configurazione locale. Le implementazioni si basano solo su dipendenze standard come NumPy, TensorFlow e Matplotlib e forniscono visualizzazioni delle prestazioni del modello.
Caratteristiche
- Nessuna installazione richiesta se eseguito in Google Colab
- Ideale per uso didattico, prototipazione di ricerca e sperimentazione
- Include strumenti di visualizzazione per la ricostruzione e la previsione delle funzioni
- Implementazione leggera di TensorFlow con dipendenze minime
- Dimostra meta-apprendimento e regressione consapevole dell'incertezza
- Notebook Colab interattivi per modelli CNP, NP e ANP
Categorie
Questa applicazione può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/. È ospitata su OnWorks per poter essere eseguita online nel modo più semplice da uno dei nostri sistemi operativi gratuiti.
