यह TensorFlow में Learning to Learn नाम का एक Linux ऐप है, जिसका नवीनतम संस्करण learning-to-learnsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
लर्निंग टू लर्न इन टेन्सरफ्लो विद ऑनवर्क्स नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट:
TensorFlow में सीखना सीखना
विवरण:
Google DeepMind द्वारा निर्मित "लर्निंग टू लर्न" एक प्रायोगिक ढाँचा है जो मेटा-लर्निंग को लागू करता है—न्यूरल नेटवर्क्स को एडम या एसजीडी जैसे मैन्युअल रूप से डिज़ाइन किए गए एल्गोरिदम पर निर्भर रहने के बजाय स्वयं अनुकूलन रणनीतियों को सीखने के लिए प्रशिक्षित करता है। यह रिपॉजिटरी सीखे हुए ऑप्टिमाइज़र के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए कोड प्रदान करती है जो विभिन्न प्रकार की समस्याओं, जैसे द्विघात फलनों और छवि वर्गीकरण कार्यों (MNIST और CIFAR-10) में सामान्यीकरण कर सकते हैं। TensorFlow का उपयोग करते हुए, यह एक मेटा-ऑप्टिमाइज़र मॉडल को परिभाषित करता है जो अन्य मॉडलों के अनुकूलन प्रक्षेप पथों का अवलोकन और अनुकूलन करके सीखता है। यह परियोजना उपयोगकर्ताओं को विभिन्न मानदंडों पर पारंपरिक ऑप्टिमाइज़र और सीखे हुए ऑप्टिमाइज़र (L2L) के बीच प्रदर्शन की तुलना करने की अनुमति देती है, यह दर्शाती है कि अनुभव के माध्यम से अनुकूलन रणनीतियों को कैसे सीखा जा सकता है। यह डिज़ाइन एकल-चर और उच्च-आयामी दोनों समस्याओं का समर्थन करता है, और इसमें यह मूल्यांकन करने के लिए उपकरण शामिल हैं कि एक सीखा हुआ ऑप्टिमाइज़र अनदेखे कार्यों पर कितना अच्छा प्रदर्शन करता है।
विशेषताएं
- मेटा-लर्निंग के माध्यम से अनुकूलन रणनीतियों को सीखने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है
- एकाधिक बेंचमार्क समस्याओं का समर्थन करता है (द्विघात, MNIST, CIFAR-10)
- कॉन्फ़िगर करने योग्य पैरामीटर के साथ प्रशिक्षण और मूल्यांकन स्क्रिप्ट शामिल हैं
- TensorFlow के माध्यम से नई अनुकूलन समस्याओं के आसान एकीकरण की अनुमति देता है
- एडम के साथ एक सीखा अनुकूलक (L2L) और आधारभूत तुलना प्रदान करता है
- प्रशिक्षण अवधियों में अनुकूलक प्रदर्शन को ट्रैक और सहेजता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/learn-2learn-tensorflow.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।