이것은 최신 릴리스를 v0.2.6.zip으로 다운로드할 수 있는 PyTorch Implement of SDE Solvers라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
PyTorch Implement of SDE Solvers with OnWorks라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행해 보세요.
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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SDE 솔버의 PyTorch 구현
기술
이 라이브러리는 GPU 지원 및 효율적인 역전파 기능을 갖춘 확률적 미분 방정식(SDE) 솔버를 제공합니다. example/demo.ipynb는 솔버의 임의성 수정 및 노이즈 유형 선택과 같은 미묘한 사항을 포함하여 SDE를 해결하는 방법에 대한 간단한 가이드를 제공합니다. example/latent_sde.py는 [5]의 섹션 1에서와 같이 잠재 확률론적 미분 방정식을 학습합니다. 이 예에서는 SDE를 데이터에 맞추고 이를 Ornstein-Uhlenbeck 사전 프로세스처럼 정규화합니다. 이 모델은 이전 및 대략적인 사후 SDE가 있는 변형 자동 인코더로 대략적으로 볼 수 있습니다. 프로그램은 다음과 같이 지정된 경로에 숫자를 출력합니다.
특징
- 요구사항: Python >=3.6 및 PyTorch >=1.6.0
- GAN으로서의 신경 SDE
- 잠재 SDE
- GPU 지원 및 효율적인 역전파
- 확률적 미분 방정식(SDE) 솔버
- 여러 키워드 인수도 허용됩니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이는 https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
