これは、PyTorch Implementation of SDE Solvers という名前の Linux アプリで、最新リリースは v0.2.6.zip としてダウンロードできます。 ワークステーション用の無料ホスティング プロバイダー OnWorks でオンラインで実行できます。
PyTorch Implementation of SDE Solvers with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
Ad
SDE ソルバーの PyTorch 実装
DESCRIPTION
このライブラリは、GPU サポートと効率的な逆伝播を備えた確率微分方程式 (SDE) ソルバーを提供します。 Examples/demo.ipynb には、ソルバーのランダム性の修正やノイズ タイプの選択などの微妙な点を含む、SDE を解く方法に関する短いガイドが記載されています。 Examples/latent_sde.py は、[5] のセクション 1 と同様に、潜在確率微分方程式を学習します。 この例では、SDE をデータに適合させながら、オーンシュタイン・ウーレンベックの事前プロセスのように正規化します。 このモデルは、大まかに言って、その事前および近似的な事後が SDE である変分オートエンコーダーとして見ることができます。 プログラムは、指定されたパスに数値を出力します。
オプション
- 要件: Python >=3.6 および PyTorch >=1.6.0
- GAN としてのニューラル SDE
- 潜在的SDE
- GPU サポートと効率的なバックプロパゲーション
- 確率微分方程式 (SDE) ソルバー
- いくつかのキーワード引数も受け入れられます
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは、https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
