এটি SimSiam নামের লিনাক্স অ্যাপ যার সর্বশেষ রিলিজটি simsiamsourcecode.tar.gz নামে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
SimSiam নামের এই অ্যাপটি OnWorks সহ বিনামূল্যে অনলাইনে ডাউনলোড করুন এবং চালান।
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে OnWorks Linux অনলাইন বা Windows অনলাইন এমুলেটর বা MACOS অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন।
- 5. OnWorks Linux OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন, এটি ইনস্টল করুন এবং এটি চালান।
স্ক্রিনশট:
সিমসিয়াম
বর্ণনাঃ
SimSiam হল Xinlei Chen এবং Kaiming He-এর "Exploring Simple Siamese Representation Learning"-এর একটি PyTorch বাস্তবায়ন। এই প্রকল্পটি স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার জন্য একটি ন্যূনতম পদ্ধতির প্রবর্তন করে যা নেতিবাচক জোড়া, মোমেন্টাম এনকোডার বা বৃহৎ মেমোরি ব্যাংক - পূর্ববর্তী কনট্রাস্টিভ পদ্ধতির মূল জটিলতা - এড়িয়ে চলে। SimSiam স্টপ-গ্রেডিয়েন্ট অপারেশন সহ একটি সিয়ামিজ নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে একই চিত্রের দুটি বর্ধিত দৃশ্যের মধ্যে সাদৃশ্য সর্বাধিক করে চিত্র উপস্থাপনা শেখে, বৈশিষ্ট্য পতন রোধ করে। এই মার্জিত কিন্তু কার্যকর নকশা কনট্রাস্টিভ ক্ষতির প্রয়োজন ছাড়াই ImageNet-এর মতো অতত্ত্বাবধানে শেখার মানদণ্ডে শক্তিশালী ফলাফল অর্জন করে। ডিফল্টরূপে ResNet-50 ব্যাকবোন ব্যবহার করে অতত্ত্বাবধানে থাকা প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং রৈখিক মূল্যায়ন উভয়ের জন্যই সংগ্রহস্থলটি স্ক্রিপ্ট সরবরাহ করে। এটি মাল্টি-জিপিইউ বিতরণ প্রশিক্ষণের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং MoCo-এর মতো একই সেটআপ অনুসরণ করে বস্তু সনাক্তকরণের মতো ডাউনস্ট্রিম কার্যগুলিতে সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে বা স্থানান্তর করা যেতে পারে।
বৈশিষ্ট্য
- নেতিবাচক জোড়া বা ভরবেগ এনকোডার ছাড়াই ন্যূনতম স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার কাঠামো
- বিতরণকৃত মাল্টি-জিপিইউ প্রশিক্ষণের জন্য পাইটর্চ-ভিত্তিক বাস্তবায়ন অপ্টিমাইজ করা হয়েছে
- কাগজ থেকে ডিফল্ট হাইপারপ্যারামিটার ব্যবহার করে ইমেজনেটের জন্য সম্পূর্ণরূপে পুনরুৎপাদনযোগ্য প্রশিক্ষণ পাইপলাইন
- তত্ত্বাবধানবিহীন প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং রৈখিক মূল্যায়ন স্ক্রিপ্ট উভয়ই অন্তর্ভুক্ত
- বৃহৎ ব্যাচের প্রশিক্ষণের জন্য NVIDIA Apex এর মাধ্যমে LARS অপ্টিমাইজার সাপোর্ট
- MoCo থেকে অবজেক্ট ডিটেকশন ট্রান্সফার সেটআপের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/simsiam.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।