هذا هو تطبيق لينكس ResNeXt، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه باسم ResNeXtsourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى ResNeXt مع OnWorks مجانًا عبر الإنترنت.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
ريسنيكست
الوصف
ResNeXt هي بنية شبكة عصبية عميقة لتصنيف الصور، مبنية على فكرة التحويلات المتبقية المجمعة. فبدلاً من مجرد زيادة العمق أو العرض، تُقدم ResNeXt بُعدًا جديدًا يُسمى "العدد الأساسي"، والذي يُشير إلى عدد مسارات التحويل المتوازية (أي عدد "الفروع") المُجمعة معًا. كل فرع هو تحويل صغير (مثل كتلة عنق الزجاجة) ويتم جمع مخرجاتها، مما يُتيح تمثيلًا أغنى دون زيادة مفرطة في المعاملات. التصميم معياري ومتجانس، مما يُسهّل نسبيًا التوسع (عن طريق ضبط العدد الأساسي والعرض والعمق) واعتماده في أطر عمل المتبقي الحالية. يُقدم المستودع الرسمي تطبيق Torch (Lua) مع شيفرة للتدريب والتقييم والنماذج المُدربة مسبقًا على ImageNet. عمليًا، غالبًا ما تتفوق نماذج ResNeXt على نماذج ResNet القياسية ذات التعقيد المُماثل.
شرح المميزات:
- تحويلات متبقية مجمعة تجمع بين فروع متوازية متعددة
- يقدم "الكاردينالية" كبعد معماري جديد
- كتل عنق الزجاجة المعيارية مع سهولة التدرج عبر العرض/العمق/العدد
- تنفيذ الشعلة مع نصوص التدريب والتقييم
- نماذج مدربة مسبقًا لتصنيف ImageNet
- التوافق مع البنيات المتبقية والتكامل المباشر
لغة البرمجة
لوا
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/resnext.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
