ນີ້ແມ່ນແອັບ Windows ທີ່ມີຊື່ວ່າ Nixtla Neural Forecast ເຊິ່ງລຸ້ນຫຼ້າສຸດສາມາດດາວໂຫຼດໄດ້ເປັນ v3.1.1sourcecode.tar.gz. ມັນສາມາດດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ຢູ່ໃນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໂຮດຕິ້ງຟຣີ OnWorks ສໍາລັບສະຖານີບ່ອນເຮັດວຽກ.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ Nixtla Neural Forecast 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 emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
Nixtla Neural ພະຍາກອນ
ລາຍລະອຽດ
NeuralForecast ສະຫນອງຊຸດຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງແບບຈໍາລອງການພະຍາກອນທາງ neural ສຸມໃສ່ການປະຕິບັດ, ການນໍາໃຊ້, ແລະຄວາມທົນທານຂອງເຂົາເຈົ້າ. ຕົວແບບຕ່າງໆແມ່ນຕັ້ງແຕ່ເຄືອຂ່າຍຄລາສສິກເຊັ່ນ RNNs ຈົນເຖິງເຄື່ອງປ່ຽນລຸ້ນຫຼ້າສຸດ: MLP, LSTM, GRU, RNN, TCN, TimesNet, BiTCN, DeepAR, NBEATS, NBEATSx, NHITS, TiDE, DeepNPTS, TSMixer, TSMixerx, MLPMultivariate, DLinear, NLinear, FST, Former, Former, Informer iTransformer, StemGNN, ແລະ TimeLLM. ມີຄວາມເຊື່ອຮ່ວມກັນໃນຄວາມສາມາດຂອງວິທີການຄາດຄະເນທາງ neural ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງແລະປະສິດທິພາບຂອງທໍ່ການພະຍາກອນ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ການປະຕິບັດທີ່ມີຢູ່ແລະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈັດພີມມາແມ່ນຍັງບໍ່ທັນຮູ້ເຖິງທ່າແຮງຂອງເຄືອຂ່າຍ neural. ພວກມັນຍາກທີ່ຈະໃຊ້ແລະສືບຕໍ່ລົ້ມເຫລວໃນການປັບປຸງວິທີການສະຖິຕິໃນຂະນະທີ່ຖືກຫ້າມຄອມພິວເຕີ້. ດ້ວຍເຫດນີ້, ພວກເຮົາຈຶ່ງສ້າງ NeuralForecast, ເປັນຫ້ອງສະໝຸດທີ່ໃຫ້ການຮັບຮອງແບບຈຳລອງທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ມີປະສິດທິພາບໂດຍເນັ້ນໃສ່ຄວາມສາມາດໃຊ້ໄດ້ຂອງພວກມັນ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ການປະຕິບັດໄວແລະຖືກຕ້ອງຂອງຫຼາຍກ່ວາ 30 ແບບທີ່ທັນສະໄຫມຂອງສິນລະປະ
- ສະຫນັບສະຫນູນຕົວແປ exogenous ແລະ covariates static
- ວິທີການແປພາສາສໍາລັບທ່າອ່ຽງ, ລະດູການແລະອົງປະກອບ exogenous
- ການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ມີຕົວປັບຕົວສໍາລັບການສູນເສຍປະລິມານແລະການແຈກຢາຍພາລາມິເຕີ
- ການຝຶກອົບຮົມແລະການປະເມີນການສູນເສຍທີ່ມີຂະຫນາດຂຶ້ນກັບຂະຫນາດ, ເປີເຊັນແລະຂະຫນາດຄວາມຜິດພາດເອກະລາດ, ແລະຄວາມເປັນໄປໄດ້ parametric
- ການເລືອກຕົວແບບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍການປັບແຕ່ງ hyperparameter ອັດຕະໂນມັດທີ່ແຈກຢາຍ
- syntax sklearn ທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ: .fit ແລະ .predict
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/nixtla-neural-forecast.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
