Il s'agit de l'application Linux nommée Gen.jl dont la dernière version peut être téléchargée sous le nom de v0.4.6.zip. Il peut être exécuté en ligne chez le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez gratuitement en ligne cette application nommée Gen.jl avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN:
Gen.jl
DESCRIPTION:
Une pile open source pour la modélisation générative et l'inférence probabiliste. La bibliothèque d'inférence de Gen fournit aux utilisateurs des éléments de base pour écrire des algorithmes d'inférence probabiliste efficaces et adaptés à leurs modèles, tout en automatisant les calculs délicats et les détails d'implémentation de bas niveau. Gen aide les utilisateurs à écrire des algorithmes hybrides combinant réseaux de neurones, inférence variationnelle, échantillonneurs séquentiels de Monte Carlo et chaîne de Markov Monte Carlo. Gen propose un langage de modélisation facile à utiliser pour écrire des modèles génératifs, des modèles d'inférence, des familles variationnelles et des distributions de propositions à l'aide de code ordinaire. Mais il permet également aux utilisateurs de migrer des parties de leur modèle ou de leur algorithme d'inférence vers des langages de modélisation spécialisés pour lesquels il peut générer un code particulièrement rapide. Les utilisateurs peuvent également coder manuellement les parties de leurs modèles qui exigent de meilleures performances. L'inférence de réseau neuronal est rapide, mais peut être inexacte sur les données hors distribution et nécessite une formation coûteuse.
Fonctionnalités
- Gen automatise les détails de mise en œuvre des algorithmes d'inférence probabiliste
- Gen permet aux utilisateurs de gérer de manière flexible les compromis en matière de performances
- Gen prend en charge les algorithmes d'inférence hybrides personnalisés
- Les utilisateurs écrivent des algorithmes d'inférence personnalisés sans étendre le compilateur
- Inférence efficace dans les modèles à structure stochastique
- Nous maintenons une implémentation Julia de l'architecture Gen
Langage de programmation
Julia
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/gen-jl.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin de pouvoir être exécuté en ligne de la manière la plus simple possible à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.