Це програма для Windows під назвою Awesome Graph Classification, останню версію якої можна завантажити як Baserelease..zip. Його можна запустити в режимі онлайн за допомогою безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Awesome Graph Classification з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
Чудова класифікація графіків
ОПИС
Набір методів класифікації графів, що охоплюють роботи з вбудовуванням, глибоким навчанням, ядром графа та факторизацією з довідковими реалізаціями. Доступні відповідні контрольні набори даних для класифікації графіків. Подібні колекції про виявлення спільноти, дерево класифікації/регресії, виявлення шахрайства, пошук за деревом Монте-Карло та документи щодо підвищення градієнта з реалізаціями.
риси
- Пояснима класифікація мозкових мереж за допомогою контрастних підграфів
- Проста, але ефективна базова лінія для класифікації неатрибутних графів
- Мультиграфічне навчання з кількома мітками на основі ентропії
- Дослідження особливостей структури суглоба
- Масштабований підхід до подібності мережі, не залежної від розміру
- Регуляризація для класифікації багатозадачних графів
Мова програмування
Python
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/awesome-graph-class.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.