To jest aplikacja Windows o nazwie Emb-GAM, której najnowszą wersję można pobrać jako v0.2.zip. Można go uruchomić online w darmowym dostawcy usług hostingowych OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie Emb-GAM z OnWorks za darmo.
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 dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Emb-GAM
OPIS
Modele głębokiego uczenia się osiągnęły imponującą wydajność przewidywania, ale często poświęcają interpretację, co ma kluczowe znaczenie w dziedzinach o wysokiej stawce, takich jak opieka zdrowotna czy kształtowanie polityki. W przeciwieństwie do tego uogólnione modele addytywne (GAM) mogą zachować interpretowalność, ale często mają słabą wydajność przewidywania ze względu na niezdolność do skutecznego uchwycenia interakcji między cechami. W tej pracy staramy się wypełnić tę lukę, używając wstępnie wyszkolonych modeli języka neuronowego w celu wyodrębnienia osadzania dla każdego wejścia przed nauczeniem się modelu liniowego w przestrzeni osadzania. Ostateczny model (który nazywamy Emb-GAM) jest przezroczystą, liniową funkcją jego cech wejściowych i interakcji między nimi. Wykorzystanie modelu językowego pozwala Emb-GAM nauczyć się znacznie mniejszej liczby współczynników liniowych, modelować większe interakcje i dobrze uogólniać nowe dane wejściowe. W różnych zestawach danych przetwarzanych w języku naturalnym Emb-GAM osiąga wysoką wydajność przewidywania bez poświęcania możliwości interpretacji.
Zakładka Charakterystyka
- Aby uzyskać lepszą kontrolę, możesz zamiast tego sklonować i zainstalować to repozytorium ze źródła
- Interpretowalny model liniowy, który wykorzystuje wstępnie wytrenowany model językowy, aby lepiej uczyć się interakcji
- Funkcja dopasowania jednej linii
- Emb-GAM używa wstępnie wytrenowanego modelu językowego do wyodrębniania funkcji z danych tekstowych
- Łączy cechy w celu wyodrębnienia prostego, liniowego modelu
- Najlepszym sposobem korzystania z Emb-GAM jest pakiet imodelsx
- Emb-GAM osiąga wysoką wydajność przewidywania bez poświęcania możliwości interpretacji
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/emb-gam.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.
