To aplikacja dla systemu Windows o nazwie The Neural Process Family, której najnowszą wersję można pobrać jako neural-processessourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online w darmowym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację The Neural Process Family z OnWorks.
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.
Rodzina procesów neuronowych
Ad
OPIS
Neural Processes (NPs) to zbiór interaktywnych implementacji notatników Jupyter/Colab opracowanych przez Google DeepMind, prezentujących trzy fundamentalne probabilistyczne modele uczenia maszynowego: warunkowe procesy neuronowe (CNP), procesy neuronowe (NP) i procesy neuronowe oparte na uważności (ANP). Modele te łączą zalety sieci neuronowych i procesów stochastycznych, umożliwiając elastyczną aproksymację funkcji z szacowaniem niepewności. Potrafią uczyć się rozkładów funkcji na podstawie danych i efektywnie tworzyć prognozy dla nowych danych wejściowych ze skalibrowaną niepewnością, co czyni je przydatnymi w uczeniu się na małej liczbie prób, regresji bayesowskiej i metauczeniu. Każdy notatnik zawiera wyjaśnienia teoretyczne, kluczowe elementy składowe oraz kod wykonywalny, który działa bezpośrednio w Google Colab i nie wymaga lokalnej konfiguracji. Implementacje opierają się wyłącznie na standardowych zależnościach, takich jak NumPy, TensorFlow i Matplotlib, i zapewniają wizualizację wydajności modelu.
Funkcje
- Instalacja nie jest wymagana w przypadku uruchomienia w Google Colab
- Idealny do zastosowań edukacyjnych, prototypowania badawczego i eksperymentów
- Zawiera narzędzia wizualizacyjne do rekonstrukcji i przewidywania funkcji
- Lekka implementacja TensorFlow z minimalnymi zależnościami
- Demonstruje metauczenie i regresję uwzględniającą niepewność
- Interaktywne notatniki Colab dla modeli CNP, NP i ANP
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było uruchomić online w najłatwiejszy sposób z jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
