This is the Linux app named NeuralOperators.jl whose latest release can be downloaded as v0.6.0sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named NeuralOperators.jl with OnWorks for free.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Operatorzy Neuralni.jl
OPIS
Neural operator is a novel deep learning architecture. It learns an operator, which is a mapping between infinite-dimensional function spaces. It can be used to resolve partial differential equations (PDE). Instead of solving by finite element method, a PDE problem can be resolved by training a neural network to learn an operator mapping from infinite-dimensional space (u, t) to infinite-dimensional space f(u, t). Neural operator learns a continuous function between two continuous function spaces. The kernel can be trained on different geometry, which is learned from a graph. Fourier neural operator learns a neural operator with Dirichlet kernel to form a Fourier transformation. It performs Fourier transformation across infinite-dimensional function spaces and learns better than neural operators. Markov neural operator learns a neural operator with Fourier operators.
Zakładka Charakterystyka
- Fourier Neural Operator
- Dostępne przykłady
- Dostępna dokumentacja
- Markov neural operator learns a neural operator with Fourier operators
- DeepONet operator (Deep Operator Network) learns a neural operator
- You can again specify loss, optimization and training parameters just as you would for a simple neural network with Flux
Język programowania
Julia
Kategorie
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/neuraloperators-jl.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
