Il s'agit de l'application Windows iJEPA, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom ijepasourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne cette application nommée iJEPA avec OnWorks gratuitement.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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iJEPA
DESCRIPTION
i-JEPA (Image Joint-Embedding Predictive Architecture) est un framework d'apprentissage auto-supervisé qui prédit les représentations manquantes de haut niveau plutôt que de reconstruire les pixels. Un encodeur contextuel détecte les zones visibles d'une image et prédit les inclusions cibles pour les zones masquées produites par un encodeur cible mis à jour lentement, concentrant l'apprentissage sur la sémantique plutôt que sur la texture. Cet objectif évite les pertes de pixels génératrices et les échantillonnages négatifs importants, produisant des caractéristiques fortement transférables avec des sondes linéaires et un réglage fin minimal. La conception s'adapte naturellement aux structures de Vision Transformer et aux stratégies de masquage flexibles, et l'apprentissage est stable pour les lots volumineux. Les prédictions d'i-JEPA sont réalisées dans l'espace d'inclusion, ce qui est efficace en termes de calcul et mieux adapté aux tâches de discrimination en aval. Le référentiel fournit des recettes d'apprentissage, des pipelines de données et du code d'évaluation qui précisent les modèles de masquage et les choix architecturaux les plus importants.
Fonctionnement
- Apprentissage prédictif dans l'espace de représentation, pas dans l'espace des pixels
- Encodeurs de contexte et de cible avec mises à jour EMA pour une formation stable
- Transfert puissant avec des sondes linéaires simples et un réglage fin à faible débit
- S'adapte parfaitement aux dorsales ViT et à diverses stratégies de masquage
- Objectif efficace sans négatifs ni décodeurs au niveau des pixels
- Recettes de formation et d'évaluation reproductibles avec points de contrôle
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/ijepa.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
