Đây là ứng dụng Windows có tên DeepCTR-Torch có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v0.2.9.zip. Nó có thể chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên DeepCTR-Torch 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.
MÀN HÌNH
Ad
Đuốc DeepCTR
MÔ TẢ
DeepCTR-Torch là gói dễ sử dụng, Mô-đun và Có thể mở rộng của các mô hình CTR dựa trên học sâu cùng với nhiều lớp thành phần cốt lõi có thể được sử dụng để xây dựng mô hình tùy chỉnh của riêng bạn một cách dễ dàng. Nó tương thích với PyTorch. Bạn có thể sử dụng bất kỳ mô hình phức tạp nào với model.fit() và model.predict(). Với thành công lớn của học sâu, các kỹ thuật dựa trên DNN đã được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ ước tính TLB. Dữ liệu trong nhiệm vụ ước tính CTR thường bao gồm các đặc điểm phân loại có mật độ cao, độ thưa thớt cao và một số đặc điểm số dày đặc. Trình trích xuất bậc thấp học tính năng tương tác thông qua sản phẩm giữa các vectơ. Factorization-Machine và các biến thể của nó được sử dụng rộng rãi để tìm hiểu tương tác tính năng bậc thấp. Trình trích xuất bậc cao học cách kết hợp tính năng thông qua các chức năng mạng thần kinh phức tạp như MLP, Cross Net, v.v.
Tính năng
- Máy nhân tố chú ý
- Mô hình tuyến tính từng mảnh
- Máy nhân tố thần kinh
- Mạng tiến hóa sở thích sâu
- Mạng lưới thần kinh dựa trên sản phẩm
- Mô hình dự đoán nhấp chuột tích chập
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/deepctr-torch.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
