Đây là ứng dụng Windows có tên The Neural Process Family, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng neural-processessourcecode.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 The Neural Process Family 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.
Gia đình quá trình thần kinh
Ad
MÔ TẢ
Neural Processes (NP) là tập hợp các triển khai sổ ghi chép Jupyter/Colab tương tác do Google DeepMind phát triển, giới thiệu ba mô hình học máy xác suất nền tảng: Conditional Neural Processes (CNP), Neural Processes (NP) và Attentive Neural Processes (ANP). Các mô hình này kết hợp sức mạnh của mạng nơ-ron và quy trình ngẫu nhiên, cho phép xấp xỉ hàm linh hoạt với ước tính không chắc chắn. Chúng có thể học phân phối trên các hàm từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hiệu quả ở các đầu vào mới với độ không chắc chắn được hiệu chỉnh — khiến chúng hữu ích cho việc học ít lần, hồi quy Bayesian và siêu học. Mỗi sổ ghi chép bao gồm các giải thích lý thuyết, các khối xây dựng chính và mã thực thi chạy trực tiếp trong Google Colab, không yêu cầu thiết lập cục bộ. Các triển khai chỉ dựa trên các phụ thuộc tiêu chuẩn như NumPy, TensorFlow và Matplotlib và cung cấp hình ảnh trực quan về hiệu suất của mô hình.
Tính năng
- Không cần cài đặt khi chạy trong Google Colab
- Lý tưởng cho mục đích giáo dục, nghiên cứu tạo mẫu và thử nghiệm
- Bao gồm các công cụ trực quan hóa để tái tạo và dự đoán chức năng
- Triển khai TensorFlow nhẹ với sự phụ thuộc tối thiểu
- Trình bày về siêu học tập và hồi quy nhận thức sự không chắc chắn
- Sổ tay Colab tương tác cho các mô hình CNP, NP và ANP
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/neural-process-family.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.
