To jest aplikacja Windows o nazwie DeepCTR-Torch, której najnowszą wersję można pobrać jako v0.2.9.zip. Można go uruchomić online w darmowym dostawcy usług hostingowych OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom online tę aplikację o nazwie DeepCTR-Torch z OnWorks za darmo.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom dowolny emulator online systemu operacyjnego OnWorks z tej witryny, ale lepszy emulator online systemu Windows.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Windows, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację i zainstaluj ją.
- 7. Pobierz Wine z repozytoriów oprogramowania dystrybucji Linuksa. Po zainstalowaniu możesz dwukrotnie kliknąć aplikację, aby uruchomić ją za pomocą Wine. Możesz także wypróbować PlayOnLinux, fantazyjny interfejs w Wine, który pomoże Ci zainstalować popularne programy i gry Windows.
Wine to sposób na uruchamianie oprogramowania Windows w systemie Linux, ale bez systemu Windows. Wine to warstwa kompatybilności z systemem Windows typu open source, która może uruchamiać programy systemu Windows bezpośrednio na dowolnym pulpicie systemu Linux. Zasadniczo Wine próbuje ponownie zaimplementować system Windows od podstaw, aby mógł uruchamiać wszystkie te aplikacje Windows bez faktycznego korzystania z systemu Windows.
ZRZUTY EKRANU
Ad
Latarka DeepCTR
OPIS
DeepCTR-Torch to łatwy w użyciu, modułowy i rozszerzalny pakiet modeli CTR opartych na głębokim uczeniu się wraz z wieloma podstawowymi warstwami komponentów, które można łatwo wykorzystać do zbudowania własnego niestandardowego modelu. Jest kompatybilny z PyTorch. Możesz użyj dowolnego złożonego modelu z model.fit() i model.predict(). Dzięki wielkiemu sukcesowi uczenia głębokiego techniki oparte na DNN są szeroko stosowane w zadaniach szacowania CTR. Dane w zadaniu szacowania CTR zwykle zawierają bardzo rzadkie cechy jakościowe o dużej liczności i niektóre gęste cechy liczbowe. Ekstraktor niskiego rzędu uczy się interakcji funkcji poprzez iloczyn między wektorami. Faktoryzacja-Maszyna i jej warianty są szeroko stosowane do nauki interakcji cech niskiego rzędu. Ekstraktor wysokiego rzędu uczy się kombinacji funkcji poprzez złożone funkcje sieci neuronowych, takie jak MLP, Cross Net itp.
Zakładka Charakterystyka
- Uważna maszyna faktoryzacyjna
- Odcinkowy model liniowy
- Neuronowa maszyna faktoryzacyjna
- Głęboka Sieć Ewolucji Zainteresowań
- Sieć neuronowa oparta na produktach
- Konwolucyjny model przewidywania kliknięć
Język programowania
Python
Kategorie
Jest to aplikacja, którą można również pobrać z https://sourceforge.net/projects/deepctr-torch.mirror/. Został umieszczony w OnWorks, aby można go było uruchomić online w najprostszy sposób z jednego z naszych bezpłatnych systemów operacyjnych.
