Esta es la aplicación para Windows llamada iJEPA, cuya última versión se puede descargar como ijepasourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada iJEPA con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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iJEPA
DESCRIPCIÓN
i-JEPA (Arquitectura Predictiva de Incrustación Conjunta de Imágenes) es un marco de aprendizaje autosupervisado que predice la ausencia de representaciones de alto nivel en lugar de reconstruir píxeles. Un codificador de contexto detecta las regiones visibles de una imagen y predice las incrustaciones objetivo para las regiones enmascaradas, generadas por un codificador objetivo de actualización lenta. Este objetivo centra el aprendizaje en la semántica en lugar de la textura. Este objetivo evita las pérdidas generativas de píxeles y el muestreo negativo excesivo, lo que produce características que se transfieren con precisión mediante sondas lineales y un ajuste fino mínimo. El diseño escala de forma natural con las estructuras principales de Vision Transformer y estrategias de enmascaramiento flexibles, y se entrena de forma estable con lotes de gran tamaño. Las predicciones de i-JEPA se realizan en el espacio de incrustación, lo que resulta computacionalmente eficiente y se alinea mejor con las tareas de discriminación posteriores. El repositorio proporciona recetas de entrenamiento, canalizaciones de datos y código de evaluación que aclaran qué patrones de enmascaramiento y opciones arquitectónicas son más importantes.
Caracteristicas
- Aprendizaje predictivo en el espacio de representación, no en el espacio de píxeles
- Codificadores de contexto y destino con actualizaciones de EMA para un entrenamiento estable
- Transferencia fuerte con sondas lineales simples y ajuste fino de disparo bajo
- Se escala limpiamente con estructuras ViT y diversas estrategias de enmascaramiento
- Objetivo eficiente sin negativos ni decodificadores a nivel de píxel
- Recetas de entrenamiento y evaluación reproducibles con puntos de control
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/ijepa.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
