هذا تطبيق لينكس يُدعى SimSiam، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ simsiamsourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى SimSiam عبر الإنترنت مع OnWorks مجانًا.
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
سمسم
الوصف
SimSiam هو تطبيقٌ على PyTorch لكتاب "استكشاف تعلم التمثيل السيامي البسيط" لشينلي تشن وكايمينغ هي. يُقدّم المشروع نهجًا بسيطًا للتعلم الذاتي الإشراف، يتجنب الأزواج السالبة، أو مُرمِّزات الزخم، أو بنوك الذاكرة الكبيرة، وهي التعقيدات الرئيسية لطرق التباين السابقة. يتعلم SimSiam تمثيلات الصور من خلال تعظيم التشابه بين منظورين مُعزَّزين لنفس الصورة من خلال شبكة عصبية سيامية مع عملية إيقاف التدرج، مما يمنع انهيار الميزات. يُحقق هذا التصميم الأنيق والفعال نتائج قوية في معايير التعلم غير الخاضع للإشراف، مثل ImageNet، دون الحاجة إلى خسائر تباينية. يوفر المستودع نصوصًا برمجية لكلٍّ من التدريب المسبق غير الخاضع للإشراف والتقييم الخطي، باستخدام بنية ResNet-50 الأساسية افتراضيًا. وهو متوافق مع التدريب الموزع متعدد وحدات معالجة الرسومات، ويمكن ضبطه بدقة أو نقله إلى مهام لاحقة، مثل اكتشاف الكائنات، باتباع نفس إعدادات MoCo.
شرح المميزات:
- إطار عمل بسيط للتعلم الذاتي الإشرافي بدون أزواج سلبية أو مُرمِّزات الزخم
- تم تحسين التنفيذ المستند إلى PyTorch للتدريب الموزع متعدد وحدات معالجة الرسومات
- خط أنابيب تدريب قابل للتكرار بالكامل لـ ImageNet باستخدام المعلمات الفائقة الافتراضية من الورقة
- يتضمن كلاً من نصوص التدريب المسبق غير الخاضعة للإشراف والتقييم الخطي
- دعم مُحسِّن LARS عبر NVIDIA Apex للتدريب على دفعات كبيرة
- متوافق مع إعدادات نقل اكتشاف الكائنات من MoCo
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/simsiam.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
