Đây là ứng dụng Windows có tên LossFunctions.jl, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.0.2sourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên LossFunctions.jl với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
LossFunctions.jl
MÔ TẢ
Gói này thể hiện nỗ lực của cộng đồng nhằm tập trung hóa việc định nghĩa và triển khai các hàm mất mát trong Julia. Do đó, nó là một phần của hệ sinh thái JuliaML. Mục đích duy nhất của gói này là cung cấp một triển khai hiệu quả và có thể mở rộng cho nhiều hàm mất mát khác nhau được sử dụng trong Học máy (ML). Do đó, nó được thiết kế để phục vụ như một back-end chuyên dụng cho các thư viện ML khác yêu cầu mất mát để hoàn thành nhiệm vụ của chúng. Để đạt được mục đích đó, chúng tôi cung cấp một lượng lớn các hàm mất mát được triển khai cẩn thận, cũng như một API để truy vấn các thuộc tính của chúng (ví dụ: độ lồi). Hơn nữa, chúng tôi đưa ra các phương pháp để tính giá trị, đạo hàm và đạo hàm bậc hai của chúng cho các quan sát đơn lẻ cũng như các mảng quan sát có kích thước tùy ý. Trong trường hợp mảng, người dùng cũng có thể xác định liệu các kết quả từng phần tử có được tính trung bình hoặc tổng hợp hay không và cách thức tính như thế nào.
Tính năng
- Theo quan điểm của người dùng cuối, thông thường người ta không cần phải nhập trực tiếp gói này
- Tài liệu có sẵn
- Mã này được sử dụng miễn phí theo các điều khoản của giấy phép MIT
- Gói này cung cấp một lượng lớn các hàm mất mát được triển khai cẩn thận
- Chúng tôi trình bày các phương pháp để tính toán các giá trị, đạo hàm và đạo hàm bậc hai của chúng cho các quan sát đơn lẻ
- Gói Julia cung cấp các triển khai hiệu quả và được kiểm tra kỹ lưỡng cho một tập hợp đa dạng các hàm mất mát
Ngôn ngữ lập trình
Julia
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/lossfunctions-jl.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
