Este é o aplicativo Linux chamado LossFunctions.jl, cuja versão mais recente pode ser baixada como v1.0.2sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute on-line este aplicativo chamado LossFunctions.jl com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
CAPTURAS DE TELA:
LossFunctions.jl
DESCRIÇÃO:
Este pacote representa um esforço da comunidade para centralizar a definição e a implementação de funções de perda em Julia. Como tal, faz parte do ecossistema JuliaML. O único propósito deste pacote é fornecer uma implementação eficiente e extensível de várias funções de perda usadas em Aprendizado de Máquina (ML). Portanto, pretende-se que ele sirva como um back-end de propósito especial para outras bibliotecas de ML que exigem perdas para realizar suas tarefas. Para esse fim, fornecemos uma quantidade considerável de funções de perda cuidadosamente implementadas, bem como uma API para consultar suas propriedades (por exemplo, convexidade). Além disso, expomos métodos para calcular seus valores, derivadas e segundas derivadas para observações únicas, bem como matrizes de observações de tamanho arbitrário. No caso de matrizes, o usuário também tem a capacidade de definir se e como os resultados por elemento são calculados em média ou somados.
Recursos
- Da perspectiva do usuário final, normalmente não é necessário importar este pacote diretamente
- Documentação disponível
- Este código é de uso gratuito sob os termos da licença do MIT
- Este pacote fornece uma quantidade considerável de funções de perda cuidadosamente implementadas
- Expomos métodos para calcular seus valores, derivadas e segundas derivadas para observações únicas
- Pacote Julia que fornece implementações eficientes e bem testadas para um conjunto diversificado de funções de perda
Linguagem de Programação
Julia
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/lossfunctions-jl.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.