Cleora

Active

Iskulause:Rust-pohjainen graafin upotusmoottori deterministisiin CPU-upotuksiin

Päivitetty:-

Sosiaalinen media:

tekoälyn kehittäjätyökalut Tekoälypohjainen data-analytiikka Tutkimus ja data-analyysi Avoin lähdekoodi API saatavilla Kehittäjille Itsehostattu Ilman asennusta

Avaa verkkosivusto

Vieraile verkkosivustolla

Mainosta tätä tuotetta|Lunasta tämä tuote

Mikä on Cleora?

Cleora on Rust-pohjainen graafin upotusmoottori, joka laskee deterministiset upotukset harvan Markovin propagoinnin ja vuorottelevien whitening-vaiheiden avulla. Asenna pycleora pipillä, rakenna graafit reunalistauksista ja tuota upotuksia CPU:lla ilman random walkeja, negatiivista näytteistystä tai GPU:ta.

Käyttöohjeet Cleora?

Asenna komennolla `pip install pycleora`, määritä reunat välilyönnillä erotettuina entiteettipareina, rakenna graafi SparseMatrix.from_iteratorilla, kutsu embed(graph, feature_dim=256) ja hae samankaltaisuutta find_most_similarilla.

Cleora Ydintoiminnot

Harva Markov-matriisi

Rakentaa harvan siirtymämatriisin syötegraafista ja käsittelee natiivisti heterogeenisiä hypergrafeja, joissa on tyypitettyjä monisuhde-reunoja.

Matriisipotenssit = kaikki walk-jakaumat

Jokaisella iteraatiolla upotusmatriisi kerrotaan harvalla siirtymämatriisilla, jolloin M^k kaappaa kaikkien pituuden k walkien täydellisen jakauman ilman näytteistystä tai stokastista approksimaatiota.

L2-normalisoitu propagointi

Jokaisella iteraatiolla solmun upotus korvataan naapurien L2-normalisoidulla keskiarvolla; 3–4 iteraatiota yhteisesiintymissamankaltaisuuteen, 7+ kontekstuaaliseen samankaltaisuuteen.

8 algoritmia, yksi API

Cleora, ProNE, RandNE, DeepWalk, Node2Vec, HOPE, NetMF ja GraRep on yhdistetty yhteen API:in multiscale-, attention-, suunnattuihin, painotettuihin, streaming- ja induktiivisiin variantteihin.

5 Mt, ei raskaita riippuvuuksia

Kirjasto on noin 5 Mt ja vaatii vain numpy:n ja scipy:n; toimitetaan käännettynä Rust-laajennuksena ilman CUDA:ta tai GPU-ajureita.

Cleora Käyttötapaukset

Suositusjärjestelmät käyttäjä-tuote-kaksiosaisista graafeista

Petosten ja poikkeavuuksien havaitseminen transaktiograafeissa

Sosiaalisten verkostojen ja tietograafien upotukset suuressa mittakaavassa

Cleora Usein kysytyt kysymykset

Miten asennan pycleoran?

PyPI:ssä suorita `pip install pycleora`. Lähdekoodista: asenna maturin, kloonaa https://github.com/pycleora/pycleora, suorita `maturin build --release` ja asenna luotu wheel.

Mitä riippuvuuksia Cleora vaatii?

Vain numpy ja scipy. Matplotlib on valinnainen visualisointiin.

Tarvitseeko Cleora GPU:n?

Ei. Cleora toimii vain CPU:lla ja deterministisesti Rust-ytimellä ja Python-API:lla ilman CUDA:ta, cuDNN:ää tai GPU-ajureita.

Cleora Tuotteen tausta & viralliset linkit

Cleora Tukisähköposti & asiakaspalveluyhteys & hyvitysyhteys jne.

Lisää yhteystietoja, käy sivulla tietoa meistä -sivu(https://cleora.ai/docs)

Cleora Yrityksen tiedot

Cleora Yrityksen nimi: Synerise

Lisää aiheesta Cleora, Vieraile sivulla tietoa meistä -sivu(https://cleora.ai/docs)

Cleora GitHub

Cleora GitHub-linkki: https://github.com/pycleora/pycleora

Cleora Hinnoittelu & tilausvaihtoehdot

Avoin lähdekoodi

Ilmainen

MIT-lisenssi
Asennus pip install pycleora -komennolla
Vain CPU:n graafin upotukset ilman GPU:ta
Sisältää dokumentaation, API-viitteen ja vertailut

Tilaa & päivitä nyt

Cleora Tunnisteet

Avoin lähdekoodi API saatavilla Kehittäjille Itsehostattu Ilman asennusta

Parhaiten soveltuvat ammatit tuotteelle Cleora

Ohjelmistokehittäjät Tietotieteilijät Akateemiset tutkijat