Cleora

Active

Slogan:Deterministik CPU embedding'leri için Rust tabanlı graf gömme motoru

Güncellendi:-

Sosyal Medya:

Yapay Zeka Geliştirici Araçları AI Veri Analitiği Araştırma ve Veri Analizi Açık kaynak API mevcut Geliştiriciler için Kendi Barındırma Sıfır kurulum

Web Sitesini Aç

Web Sitesini Ziyaret Et

Bu ürünü tanıtın|Bu ürünü talep et

Nedir Cleora?

Cleora, aralıklı whitening ile seyrek Markov yayılımı üzerinden deterministik embedding'ler hesaplayan Rust tabanlı bir graf gömme motorudur. pip ile pycleora kurun, kenar listelerinden graf oluşturun ve random walk, negative sampling veya GPU olmadan CPU'da embedding üretin.

Nasıl kullanılır Cleora?

`pip install pycleora` ile kurun, kenarları boşlukla ayrılmış varlık çiftleri olarak tanımlayın, SparseMatrix.from_iterator ile graf oluşturun, embed(graph, feature_dim=256) çağırın ve find_most_similar ile benzerlik sorgulayın.

Cleora Temel Özellikler

Seyrek Markov matrisi

Girdi grafından seyrek geçiş matrisi oluşturur ve tipi belirli, çok ilişkili kenarlı heterojen hipergrafları yerel olarak destekler.

Matris kuvvetleri = tüm walk dağılımları

Her yinelemede embedding matrisi seyrek geçiş matrisiyle çarpılır; M^k, uzunluğu k olan tüm walk'ların tam dağılımını örnekleme veya stokastik yaklaşım olmadan yakalar.

L2-normalize yayılım

Her yinelemede düğüm embedding'i komşularının L2-normalize ortalamasıyla değiştirilir; birlikte oluşum için 3–4, bağlamsal benzerlik için 7+ yineleme.

8 algoritma, tek API

Cleora, ProNE, RandNE, DeepWalk, Node2Vec, HOPE, NetMF ve GraRep tek API altında birleştirilmiştir; multiscale, attention, yönlü, ağırlıklı, streaming ve indüktif varyantlarla.

5 MB, ağır bağımlılık yok

Kütüphane yaklaşık 5 MB'dır ve yalnızca numpy ile scipy gerektirir; CUDA veya GPU sürücüsü olmadan derlenmiş Rust uzantısı olarak sunulur.

Cleora Kullanım Durumları

Kullanıcı-ürün iki parçalı graflerden öneri sistemleri

İşlem graflerinde dolandırıcılık ve anomali tespiti

Büyük ölçekli sosyal ağ ve bilgi grafiği embedding'leri

Cleora Sık sorulan sorular

pycleora nasıl kurulur?

PyPI'da `pip install pycleora` çalıştırın. Kaynaktan: maturin kurun, https://github.com/pycleora/pycleora klonlayın, `maturin build --release` çalıştırın ve oluşan wheel'i kurun.

Cleora hangi bağımlılıkları gerektirir?

Yalnızca numpy ve scipy. Matplotlib görselleştirme için isteğe bağlıdır.

Cleora GPU gerektirir mi?

Hayır. Cleora yalnızca CPU'da ve deterministik çalışır; Rust çekirdeği ve Python API ile CUDA, cuDNN veya GPU sürücüsü gerekmez.

Cleora Ürün Geçmişi & Resmi Bağlantılar

Cleora Destek E-postası, Müşteri hizmetleri iletişim kanalı & İade iletişimi vb.

Daha Fazla İletişim için şu adresi ziyaret edin: Hakkımızda Sayfası(https://cleora.ai/docs)

Cleora Şirket Bilgisi

Cleora Şirket adı: Synerise

Hakkında daha fazla bilgi Cleora, Lütfen ziyaret edin: Hakkımızda Sayfası(https://cleora.ai/docs)

Cleora GitHub

Cleora GitHub Bağlantısı: https://github.com/pycleora/pycleora

Cleora Fiyatlandırma & Planlar

Açık kaynak

Ücretsiz

MIT lisansı
pip install pycleora ile kurulum
GPU gerektirmeyen yalnızca CPU graf embedding'leri
Dokümantasyon, API referansı ve kıyaslamalar dahil

Şimdi abone olun ve yükseltin

Cleora Etiketler

Açık kaynak API mevcut Geliştiriciler için Kendi Barındırma Sıfır kurulum

Cleora İçin En Uygun Meslekler

Yazılım Geliştiriciler Veri Bilimcileri Akademik Araştırmacılar