Đây là ứng dụng Windows có tên NeuralProphet có bản phát hành mới nhất có thể tải xuống dưới dạng Beta0.5.3.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 NeuralProphet with 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
Thần KinhTiên Tri
MÔ TẢ
NeuralProphet thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình chuỗi thời gian truyền thống và phương pháp học sâu. Nó dựa trên PyTorch và có thể được cài đặt bằng pip. Mô hình Chuỗi thời gian dựa trên Mạng thần kinh, lấy cảm hứng từ Facebook Prophet và AR-Net, được xây dựng trên PyTorch. Bạn có thể tìm thấy các bộ dữ liệu được sử dụng trong các hướng dẫn, bao gồm các ví dụ về tiền xử lý dữ liệu, trong kho dữ liệu nhà tiên tri thần kinh của chúng tôi. Trang tài liệu có thể không được chúng tôi cập nhật hoàn toàn. Các tài liệu phải đáng tin cậy, vui lòng tham khảo những tài liệu đó khi nghi ngờ. Chúng tôi đang làm việc trên một tài liệu cải tiến. Chúng tôi đánh giá cao bất kỳ trợ giúp nào để cải thiện và cập nhật tài liệu. Biến hồi quy bị trễ (các tính năng được đo, ví dụ: cảm biến nhiệt độ). Các hồi quy trong tương lai (các tính năng đã biết trước, ví dụ: dự báo nhiệt độ). Ngày lễ quốc gia và các sự kiện đặc biệt định kỳ. Độ thưa thớt của các hệ số thông qua chính quy hóa. Vẽ sơ đồ cho các thành phần dự báo, hệ số mô hình cũng như dự đoán cuối cùng. Tự động lựa chọn các siêu tham số liên quan đến đào tạo.
Tính năng
- Sau khi nhập gói, bạn có thể sử dụng NeuralProphet trong mã của mình
- Bạn có thể hình dung kết quả của mình bằng các chức năng vẽ đồ thị sẵn có
- Nếu bạn muốn dự báo về tương lai chưa biết, hãy mở rộng khung dữ liệu trước khi dự đoán
- Bây giờ bạn có thể cài đặt neuralprophet trực tiếp với pip
- Xu hướng tuyến tính từng phần với tính năng phát hiện điểm thay đổi tự động tùy chọn
- Mô hình tự tương quan thông qua AR-Net
- Thuật ngữ Fourier Tính thời vụ ở các thời kỳ khác nhau như hàng năm, hàng ngày, hàng tuần, hàng giờ
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/neuralprophet.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.
