Name: Linux के लिए SDE सॉल्वर डाउनलोड का PyTorch कार्यान्वयन
Brand: OnWorks
SKU: 7ca8351f3d9f9a1f9885b7d1a659af77
Availability: OnlineOnly
Rating: 4.1 (1775 reviews)

यह SDE सॉल्वर्स का PyTorch इम्प्लीमेंटेशन नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.2.6.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

PyTorch Implementation of SDE Solvers with OnWorks नाम के इस ऐप को मुफ्त में ऑनलाइन डाउनलोड करें और चलाएं।

इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:

- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।

- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।

- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।

- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।

- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।

- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।

ऐप डाउनलोड करें उबंटू में चलाएं फेडोरा में दौड़ें विंडोज सिम में चलाएं मैकोज़ सिम में चलाएं

स्क्रीनशॉट

एसडीई सॉल्वर्स का वेब टूल या वेब ऐप PyTorch कार्यान्वयन डाउनलोड करें

एसडीई सॉल्वर का PyTorch कार्यान्वयन

वर्णन

यह लाइब्रेरी जीपीयू समर्थन और कुशल बैकप्रोपेगेशन के साथ स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन (एसडीई) सॉल्वर प्रदान करती है। उदाहरण/डेमो.ipynb एसडीई को हल करने के तरीके पर एक संक्षिप्त मार्गदर्शिका देता है, जिसमें सॉल्वर में यादृच्छिकता को ठीक करने और शोर प्रकारों की पसंद जैसे सूक्ष्म बिंदु शामिल हैं। example/latent_sde.py एक अव्यक्त स्टोकेस्टिक अंतर समीकरण सीखता है, जैसा कि [5] की धारा 1 में है। उदाहरण एक एसडीई को डेटा में फिट करता है, जबकि इसे ऑर्नस्टीन-उहलेनबेक पूर्व प्रक्रिया की तरह नियमित करता है। मॉडल को मोटे तौर पर एक वैरिएबल ऑटोएनकोडर के रूप में देखा जा सकता है, जिसका पिछला और अनुमानित पिछला हिस्सा एसडीई है। प्रोग्राम द्वारा निर्दिष्ट पथ पर आंकड़े आउटपुट करता है . डिफ़ॉल्ट हाइपरपैरामीटर के साथ 500 पुनरावृत्तियों के बाद प्रशिक्षण स्थिर होना चाहिए। example/sde_gan.py एक SDE को GAN के रूप में सीखता है, जैसा कि [2], [3] में है। उदाहरण एक एसडीई को जीएएन के जनरेटर के रूप में प्रशिक्षित करता है, जबकि एक तंत्रिका सीडीई [4] को विभेदक के रूप में उपयोग करता है।

विशेषताएं

आवश्यकताएँ: Python >=3.6 और PyTorch >=1.6.0
GANs के रूप में तंत्रिका SDEs
अव्यक्त एसडीई
जीपीयू समर्थन और कुशल बैकप्रोपेगेशन
स्टोकेस्टिक डिफरेंशियल इक्वेशन (एसडीई) सॉल्वर
कई कीवर्ड तर्क भी स्वीकार किए जाते हैं

प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर

कैटिगरीज

मशीन लर्निंग

यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/pytorch-imp-sde-solvers.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।