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.
ResNeXt नामक इस ऐप को OnWorks के साथ 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
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रेसनेक्स्ट
वर्णन
ResNeXt, समेकित अवशिष्ट परिवर्तनों के सिद्धांत पर निर्मित छवि वर्गीकरण के लिए एक गहन तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर है। केवल गहराई या चौड़ाई बढ़ाने के बजाय, ResNeXt कार्डिनलिटी नामक एक नया आयाम प्रस्तुत करता है, जो समानांतर परिवर्तन पथों (अर्थात "शाखाओं" की संख्या) की संख्या को संदर्भित करता है जो एक साथ एकत्रित होते हैं। प्रत्येक शाखा एक छोटा परिवर्तन (जैसे बॉटलनेक ब्लॉक) है और उनके आउटपुट का योग किया जाता है—यह अत्यधिक पैरामीटर विस्तार के बिना अधिक समृद्ध प्रतिनिधित्व को सक्षम बनाता है। डिज़ाइन मॉड्यूलर और समरूप है, जिससे इसे स्केल करना (कार्डिनैलिटी, चौड़ाई, गहराई को समायोजित करके) अपेक्षाकृत आसान हो जाता है और मौजूदा अवशिष्ट फ़्रेमवर्क में अपनाया जा सकता है। आधिकारिक रिपॉजिटरी ImageNet पर प्रशिक्षण, मूल्यांकन और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों के लिए कोड के साथ एक टॉर्च (Lua) कार्यान्वयन प्रदान करती है। व्यवहार में, ResNeXt मॉडल अक्सर तुलनीय जटिलता वाले मानक ResNet मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
विशेषताएं
- कई समानांतर शाखाओं को मिलाकर एकत्रित अवशिष्ट परिवर्तन
- एक नए वास्तुशिल्प आयाम के रूप में "कार्डिनैलिटी" का परिचय
- चौड़ाई/गहराई/कार्डिनैलिटी में आसान स्केलिंग के साथ मॉड्यूलर बॉटलनेक ब्लॉक
- प्रशिक्षण और मूल्यांकन स्क्रिप्ट के साथ मशाल कार्यान्वयन
- इमेजनेट वर्गीकरण के लिए पूर्व प्रशिक्षित मॉडल
- अवशिष्ट आर्किटेक्चर और सरल एकीकरण के साथ संगतता
प्रोग्रामिंग भाषा
लुआ
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/resnext.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।
