ນີ້ແມ່ນແອັບ Linux ທີ່ມີຊື່ວ່າ LossFunctions.jl ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v1.0.2sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ຊື່ LossFunctions.jl ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ OnWorks Linux ອອນລາຍ ຫຼື Windows online emulator ຫຼື MACOS online emulator ຈາກເວັບໄຊທ໌ນີ້.
- 5. ຈາກ OnWorks Linux OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ຕິດຕັ້ງມັນແລະດໍາເນີນການ.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
LossFunctions.jl
ລາຍລະອຽດ
ຊຸດນີ້ສະແດງເຖິງຄວາມພະຍາຍາມຂອງຊຸມຊົນເພື່ອສູນກາງຄໍານິຍາມແລະການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ສູນເສຍໃນ Julia. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງລະບົບນິເວດ JuliaML. ຈຸດປະສົງອັນດຽວຂອງຊຸດນີ້ແມ່ນເພື່ອສະໜອງການປະຕິບັດໜ້າທີ່ການສູນຫາຍຕ່າງໆໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ ແລະ ຂະຫຍາຍໄດ້ຕະຫຼອດການນຳໃຊ້ຕະຫຼອດ Machine Learning (ML). ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີຈຸດປະສົງເພື່ອຮັບໃຊ້ເປັນ back-end ຈຸດປະສົງພິເສດສໍາລັບຫ້ອງສະຫມຸດ ML ອື່ນໆທີ່ຕ້ອງການການສູນເສຍເພື່ອເຮັດສໍາເລັດວຽກງານຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ພວກເຮົາສະຫນອງຫນ້າທີ່ສູນເສຍການປະຕິບັດຢ່າງລະມັດລະວັງເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບ API ເພື່ອສອບຖາມຄຸນສົມບັດຂອງພວກເຂົາ (ເຊັ່ນ: convexity). ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ພວກເຮົາເປີດເຜີຍວິທີການທີ່ຈະຄິດໄລ່ມູນຄ່າ, ອະນຸພັນຂອງພວກມັນ, ແລະອະນຸພັນທີສອງສໍາລັບການສັງເກດການດຽວເຊັ່ນດຽວກັນກັບ arrays ຂະຫນາດຂອງການສັງເກດການ arbitrarily. ໃນກໍລະນີຂອງ arrays ຜູ້ໃຊ້ຍັງສາມາດກໍານົດວ່າຜົນໄດ້ຮັບຂອງອົງປະກອບທີ່ສະຫລາດແມ່ນສະເລ່ຍຫຼືສະຫຼຸບໄດ້ແນວໃດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ຈາກທັດສະນະຂອງຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ, ປົກກະຕິບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງນໍາເຂົ້າຊຸດນີ້ໂດຍກົງ
- ມີເອກະສານ
- ລະຫັດນີ້ແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າເພື່ອໃຊ້ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂຂອງໃບອະນຸຍາດ MIT
- ຊຸດນີ້ສະຫນອງຈໍານວນການປະຕິບັດຫນ້າທີ່ສູນເສຍທີ່ປະຕິບັດຢ່າງລະມັດລະວັງ
- ພວກເຮົາເປີດເຜີຍວິທີການຄິດໄລ່ມູນຄ່າ, ອະນຸພັນຂອງພວກມັນ, ແລະອະນຸພັນທີສອງສໍາລັບການສັງເກດການດຽວ.
- ຊຸດ Julia ທີ່ສະຫນອງການປະຕິບັດທີ່ມີປະສິດຕິພາບແລະການທົດສອບດີສໍາລັບຊຸດຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຫນ້າທີ່ສູນເສຍ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Julia
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/lossfunctions-jl.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
