This is the Windows app named DeepCluster whose latest release can be downloaded as deepclustersourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى DeepCluster 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 أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows 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.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
ديب كلاستر
الوصف
DeepCluster هي خوارزمية كلاسيكية لتعلم التمثيل تعتمد على التجميع والإشراف الذاتي، حيث تجمع سمات الصورة بشكل متكرر وتستخدم تعيينات التجميع كعلامات وهمية لتدريب الشبكة. في كل جولة، يتم تجميع السمات التي تنتجها الشبكة (مثل k-means)، وتصبح معرفات التجميع أهدافًا للإشراف في المرحلة التالية، مما يشجع النموذج على تحسين تمثيله لفصل المجموعات الدلالية بشكل أفضل. يساعد هذا النظام المتناوب "التجميع والتدريب" النموذج على اكتشاف بنية ذات معنى تدريجيًا بدون علامات. كان DeepCluster أحد النجاحات المبكرة في تعلم السمات المرئية غير الخاضعة للإشراف، مما يدل على أن إعادة الصياغة القائمة على التجميع يمكن أن تنافس خطوط الأساس الخاضعة للإشراف في العديد من المهام اللاحقة. يتضمن المستودع شيفرة لاستخراج السمات والتجميع وحلقات التدريب ومعايير التقييم مثل المجسات الخطية. نظرًا لبساطته وتصميمه المعياري، ألهم DeepCluster العديد من الطرق اللاحقة.
شرح المميزات:
- التعلم غير الخاضع للإشراف من خلال التجميع التكراري والإشراف شبه المسمى
- خط الأنابيب المتناوب: ميزات المجموعة → استخدام معرفات المجموعة لتدريب الشبكة
- دعم خوارزميات k-means أو خوارزميات التجميع الأخرى في مساحة الميزة
- نصوص التدريب والتقييم للمهام اللاحقة (التصنيف والكشف)
- كود معياري لتبادل هياكل الشبكة أو أساليب التجميع
- مرجع أساسي للعديد من المناهج الإشرافية الذاتية اللاحقة
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/deepcluster.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
