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.
OnWorks で The Neural Process Family というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
神経プロセスファミリー
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DESCRIPTION
Neural Processes (NPs) は、Google DeepMind が開発したインタラクティブな Jupyter/Colab ノートブック実装のコレクションで、条件付きニューラルプロセス (CNPs)、ニューラルプロセス (NPs)、および注意深いニューラルプロセス (ANPs) という 3 つの基本的な確率的機械学習モデルを紹介しています。これらのモデルは、ニューラルネットワークと確率過程の長所を組み合わせ、不確実性の推定による柔軟な関数近似を可能にします。データから関数の分布を学習し、調整された不確実性を持つ新しい入力で効率的に予測を行うことができ、少量学習、ベイズ回帰、およびメタ学習に役立ちます。各ノートブックには、理論的説明、主要な構成要素、および Google Colab で直接実行できる実行可能コードが含まれており、ローカルセットアップは不要です。実装は NumPy、TensorFlow、Matplotlib などの標準的な依存関係のみに依存し、モデルパフォーマンスの視覚化を提供します。
オプション
- Google Colabで実行する場合はインストールは不要です
- 教育用途、研究用プロトタイピング、実験に最適
- 機能の再構築と予測のための視覚化ツールが含まれています
- 依存関係を最小限に抑えた軽量なTensorFlow実装
- メタ学習と不確実性を考慮した回帰を実証する
- CNP、NP、ANP モデル用のインタラクティブな Colab ノートブック
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
