This is the Windows app named The Neural Process Family whose latest release can be downloaded as neural-processessourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием The Neural Process Family с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
Семейство нейронных процессов
Ad
ОПИСАНИЕ
Neural Processes (NP) — это коллекция интерактивных реализаций блокнотов Jupyter/Colab, разработанных Google DeepMind, демонстрирующая три основополагающие модели вероятностного машинного обучения: условные нейронные процессы (CNP), нейронные процессы (NP) и внимательные нейронные процессы (ANP). Эти модели сочетают в себе преимущества нейронных сетей и стохастических процессов, обеспечивая гибкую аппроксимацию функций с оценкой неопределенности. Они могут изучать распределения функций на основе данных и эффективно делать прогнозы на новых входных данных с калиброванной неопределенностью, что делает их полезными для обучения с малым количеством попыток, байесовской регрессии и метаобучения. Каждый блокнот включает теоретические пояснения, ключевые строительные блоки и исполняемый код, который запускается непосредственно в Google Colab, не требуя локальной настройки. Реализации используют только стандартные зависимости, такие как NumPy, TensorFlow и Matplotlib, и предоставляют визуализацию производительности модели.
Особенности
- При запуске в Google Colab установка не требуется
- Идеально подходит для использования в образовании, создания исследовательских прототипов и экспериментов.
- Включает инструменты визуализации для реконструкции и прогнозирования функций.
- Облегченная реализация TensorFlow с минимальными зависимостями
- Демонстрирует метаобучение и регрессию с учетом неопределенности
- Интерактивные блокноты Colab для моделей CNP, NP и ANP
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/. Оно размещено в OnWorks для максимально удобного запуска онлайн с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
