Este é o aplicativo do Windows chamado DeepCTR, cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.9.3.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado DeepCTR 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 qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows 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 e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
CAPTURAS DE TELA:
DeepCTR
DESCRIÇÃO:
DeepCTR é um pacote fácil de usar, modular e extensível de modelos CTR baseados em aprendizado profundo, juntamente com várias camadas de componentes principais que podem ser usadas para construir facilmente modelos personalizados. Você pode usar qualquer modelo complexo com model.fit () e model.predict (). Fornece uma interface semelhante a tf.keras.Model para experimentos rápidos. Fornece interface de estimador de tensorflow para dados em grande escala e treinamento distribuído. É compatível com tf 1.xe tf 2.x. Com o grande sucesso do aprendizado profundo, as técnicas baseadas em DNN têm sido amplamente utilizadas em tarefas de previsão de CTR. Os dados na tarefa de estimativa de CTR geralmente incluem recursos categóricos esparsos e de alta cardinalidade e alguns recursos numéricos densos. Como o DNN é bom no tratamento de recursos numéricos densos, geralmente mapeamos os recursos categóricos esparsos para numéricos densos por meio da técnica de incorporação.
Funcionalidades
- CCPM (modelo convolucional de previsão de clique)
- PNN (Rede Neural Baseada em Produto)
- FNN (rede neural suportada por fatoração)
- MLR (Regressão Logística Mista / Modelo Linear por Peças)
- NFM (Máquina de Fatoração Neural)
- DCN (rede profunda e cruzada)
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/deepctr.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.