NeuralOperators.jl이라는 이름의 Linux 앱이며, 최신 릴리스는 v0.6.0sourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks에서 NeuralOperators.jl이라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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NeuralOperators.jl
기술
신경망 연산자는 새로운 딥러닝 아키텍처입니다. 무한 차원 함수 공간 간의 사상인 연산자를 학습합니다. 편미분 방정식(PDE)을 푸는 데 사용할 수 있습니다. 유한 요소법으로 푸는 대신, 무한 차원 공간 (u, t)에서 무한 차원 공간 f(u, t)로 사상하는 연산자를 학습하도록 신경망을 학습시켜 편미분 방정식 문제를 해결할 수 있습니다. 신경망 연산자는 두 연속 함수 공간 간의 연속 함수를 학습합니다. 커널은 그래프에서 학습된 다양한 기하 구조에 대해 학습할 수 있습니다. 푸리에 신경망 연산자는 디리클레 커널을 사용하여 신경망 연산자를 학습하여 푸리에 변환을 생성합니다. 무한 차원 함수 공간에서 푸리에 변환을 수행하며 신경망 연산자보다 학습률이 높습니다. 마르코프 신경망 연산자는 푸리에 연산자를 사용하여 신경망 연산자를 학습합니다.
기능
- 푸리에 신경 연산자
- 사용 가능한 예시
- 사용 가능한 문서
- 마르코프 신경 연산자는 푸리에 연산자를 사용하여 신경 연산자를 학습합니다.
- DeepONet 연산자(Deep Operator Network)는 신경망 연산자를 학습합니다.
- Flux를 사용하면 간단한 신경망과 마찬가지로 손실, 최적화 및 교육 매개변수를 다시 지정할 수 있습니다.
프로그래밍 언어
줄리아
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/neuraloperators-jl.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.
