Dies ist die Linux-App mit dem Namen PyTorch Implementation of SDE Solvers, deren neueste Version als v0.2.6.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App mit dem Namen „PyTorch Implementation of SDE Solvers with OnWorks“ kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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PyTorch-Implementierung von SDE-Lösern
BESCHREIBUNG
Diese Bibliothek bietet Löser für stochastische Differentialgleichungen (SDE) mit GPU-Unterstützung und effizienter Backpropagation. „examples/demo.ipynb“ bietet eine kurze Anleitung zur Lösung von SDEs, einschließlich subtiler Punkte wie der Behebung der Zufälligkeit im Löser und der Auswahl der Rauschtypen. examples/latent_sde.py lernt eine latente stochastische Differentialgleichung, wie in Abschnitt 5 von [1]. Das Beispiel passt eine SDE an Daten an und reguliert sie gleichzeitig so, dass sie einem früheren Ornstein-Uhlenbeck-Prozess ähnelt. Das Modell kann grob als Variations-Autoencoder betrachtet werden, dessen vorheriger und ungefährer hinterer Code SDEs sind. Das Programm gibt Zahlen in den durch angegebenen Pfad aus
Eigenschaften
- Anforderungen: Python >=3.6 und PyTorch >=1.6.0
- Neuronale SDEs als GANs
- Latente SDE
- GPU-Unterstützung und effiziente Backpropagation
- Löser für stochastische Differentialgleichungen (SDE).
- Es werden auch mehrere Schlüsselwortargumente akzeptiert
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
