Đây là ứng dụng Windows có tên NeuralOperators.jl có phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v0.6.2sourcecode.tar.gz. Có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên NeuralOperators.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
NeuralOperators.jl
MÔ TẢ
Toán tử nơ-ron là một kiến trúc học sâu mới lạ. Nó học một toán tử, là một phép ánh xạ giữa các không gian hàm vô hạn chiều. Nó có thể được sử dụng để giải các phương trình vi phân riêng phần (PDE). Thay vì giải bằng phương pháp phần tử hữu hạn, một bài toán PDE có thể được giải quyết bằng cách đào tạo một mạng nơ-ron để học một phép ánh xạ toán tử từ không gian vô hạn chiều (u, t) đến không gian vô hạn chiều f(u, t). Toán tử nơ-ron học một hàm liên tục giữa hai không gian hàm liên tục. Hạt nhân có thể được đào tạo trên hình học khác nhau, được học từ một đồ thị. Toán tử nơ-ron Fourier học một toán tử nơ-ron với hạt nhân Dirichlet để tạo thành một phép biến đổi Fourier. Nó thực hiện phép biến đổi Fourier trên các không gian hàm vô hạn chiều và học tốt hơn các toán tử nơ-ron. Toán tử nơ-ron Markov học một toán tử nơ-ron với các toán tử Fourier.
Tính năng
- Toán tử nơ-ron Fourier
- Ví dụ có sẵn
- Tài liệu có sẵn
- Toán tử thần kinh Markov học toán tử thần kinh với toán tử Fourier
- Toán tử DeepONet (Mạng toán tử sâu) học toán tử thần kinh
- Bạn có thể chỉ định lại các tham số mất mát, tối ưu hóa và đào tạo giống như bạn làm với mạng nơ-ron đơn giản với Flux
Ngôn ngữ lập trình
Julia
Danh Mục
Đây là ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/neuraloperators-jl.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
