Bu, en son sürümü neural-processessourcecode.tar.gz olarak indirilebilen The Neural Process Family adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
The Neural Process Family with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
Sinirsel Süreç Ailesi
Ad
AÇIKLAMA
Sinirsel Süreçler (NP'ler), Google DeepMind tarafından geliştirilen ve üç temel olasılıksal makine öğrenimi modelini sergileyen etkileşimli Jupyter/Colab not defteri uygulamalarından oluşan bir koleksiyondur: Koşullu Sinirsel Süreçler (CNP'ler), Sinirsel Süreçler (NP'ler) ve Dikkatli Sinirsel Süreçler (ANP'ler). Bu modeller, sinir ağlarının ve stokastik süreçlerin güçlü yönlerini birleştirerek, belirsizlik tahminiyle esnek fonksiyon yaklaşımına olanak tanır. Verilerden fonksiyonlar üzerindeki dağılımları öğrenebilir ve kalibre edilmiş belirsizlikle yeni girdilerde verimli bir şekilde tahminlerde bulunabilirler; bu da onları az sayıda adımlı öğrenme, Bayes regresyonu ve meta öğrenme için kullanışlı hale getirir. Her not defteri, teorik açıklamalar, temel yapı taşları ve doğrudan Google Colab'da çalışan ve yerel kurulum gerektirmeyen yürütülebilir kod içerir. Uygulamalar yalnızca NumPy, TensorFlow ve Matplotlib gibi standart bağımlılıklara dayanır ve model performansının görselleştirilmesini sağlar.
Özellikler
- Google Colab'da çalıştırıldığında kurulum gerekmez
- Eğitim amaçlı kullanım, araştırma prototipleme ve deney için idealdir
- Fonksiyon yeniden yapılandırma ve tahmin için görselleştirme araçları içerir
- Minimum bağımlılıklara sahip hafif TensorFlow uygulaması
- Meta öğrenme ve belirsizlik farkında regresyonu gösterir
- CNP, NP ve ANP modelleri için etkileşimli Colab not defterleri
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
