GoGPT Best VPN GoSearch

فاویکون OnWorks

ResNeXt download for Linux

Free download ResNeXt Linux app to run online in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

This is the Linux app named ResNeXt whose latest release can be downloaded as ResNeXtsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

Download and run online this app named ResNeXt with OnWorks for free.

برای اجرای این برنامه این دستورالعمل ها را دنبال کنید:

- 1. این برنامه را در رایانه شخصی خود دانلود کنید.

- 2. در فایل منیجر ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX نام کاربری مورد نظر خود را وارد کنید.

- 3. این برنامه را در چنین فایل منیجر آپلود کنید.

- 4. OnWorks Linux آنلاین یا شبیه ساز آنلاین ویندوز یا شبیه ساز آنلاین MACOS را از این وب سایت راه اندازی کنید.

- 5. از سیستم عامل لینوکس OnWorks که به تازگی راه اندازی کرده اید، به مدیر فایل ما https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX با نام کاربری که می خواهید بروید.

- 6. اپلیکیشن را دانلود کرده، نصب و اجرا کنید.

عکس ها

Ad


رسنکست


شرح

ResNeXt is a deep neural network architecture for image classification built on the idea of aggregated residual transformations. Instead of simply increasing depth or width, ResNeXt introduces a new dimension called cardinality, which refers to the number of parallel transformation paths (i.e. the number of “branches”) that are aggregated together. Each branch is a small transformation (e.g. bottleneck block) and their outputs are summed—this enables richer representation without excessive parameter blowup. The design is modular and homogeneous, making it relatively easy to scale (by tuning cardinality, width, depth) and adopt in existing residual frameworks. The official repository offers a Torch (Lua) implementation with code for training, evaluation, and pretrained models on ImageNet. In practice, ResNeXt models often outperform standard ResNet models of comparable complexity.



امکانات

  • Aggregated residual transformations combining multiple parallel branches
  • Introduces “cardinality” as a new architectural dimension
  • Modular bottleneck blocks with easy scaling across width/depth/cardinality
  • Torch implementation with training and evaluation scripts
  • Pretrained models for ImageNet classification
  • Compatibility with residual architectures and straightforward integration


زبان برنامه نویسی

لوا


دسته بندی ها

کتابخانه های شبکه عصبی

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/resnext.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.


سرورها و ایستگاه های کاری رایگان

دانلود برنامه های ویندوز و لینوکس

دستورات لینوکس

Ad




×
تبلیغات
❤️اینجا خرید کنید، رزرو کنید یا بخرید - رایگان است، به رایگان ماندن خدمات کمک می‌کند.