Linux के लिए SimSiam डाउनलोड करें

यह SimSiam नाम का एक लिनक्स ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण simsiamsourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।

 
 

सिमसियाम नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स 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:


सिमसियाम


विवरण:

सिमसियाम, शिनलेई चेन और काइमिंग हे द्वारा लिखित "एक्सप्लोरिंग सिंपल सियामीज़ रिप्रेज़ेंटेशन लर्निंग" का एक PyTorch कार्यान्वयन है। यह परियोजना स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए एक न्यूनतम दृष्टिकोण प्रस्तुत करती है जो ऋणात्मक युग्मों, संवेग एनकोडर या बड़े मेमोरी बैंकों—पूर्ववर्ती कंट्रास्टिव विधियों की प्रमुख जटिलताओं—से बचती है। सिमसियाम, एक स्टॉप-ग्रेडिएंट ऑपरेशन वाले सियामीज़ न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से एक ही छवि के दो संवर्धित दृश्यों के बीच समानता को अधिकतम करके, फ़ीचर पतन को रोककर, छवि अभ्यावेदन सीखता है। यह सुंदर किन्तु प्रभावी डिज़ाइन, इमेजनेट जैसे अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग बेंचमार्क में कंट्रास्टिव हानियों की आवश्यकता के बिना, मज़बूत परिणाम प्राप्त करता है। यह रिपॉजिटरी अनसुपरवाइज़्ड प्री-ट्रेनिंग और रैखिक मूल्यांकन, दोनों के लिए स्क्रिप्ट प्रदान करती है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से ResNet-50 बैकबोन का उपयोग करती है। यह बहु-GPU वितरित प्रशिक्षण के साथ संगत है और MoCo के समान सेटअप का पालन करते हुए इसे फाइन-ट्यून किया जा सकता है या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन जैसे डाउनस्ट्रीम कार्यों में स्थानांतरित किया जा सकता है।



विशेषताएं

  • नकारात्मक युग्मों या संवेग एनकोडर के बिना न्यूनतम स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण ढांचा
  • वितरित बहु-GPU प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित PyTorch-आधारित कार्यान्वयन
  • पेपर से डिफ़ॉल्ट हाइपरपैरामीटर का उपयोग करके इमेजनेट के लिए पूरी तरह से पुनरुत्पादनीय प्रशिक्षण पाइपलाइन
  • इसमें अप्रशिक्षित पूर्व-प्रशिक्षण और रैखिक मूल्यांकन स्क्रिप्ट दोनों शामिल हैं
  • बड़े बैच प्रशिक्षण के लिए NVIDIA Apex के माध्यम से LARS ऑप्टिमाइज़र समर्थन
  • MoCo के ऑब्जेक्ट डिटेक्शन ट्रांसफर सेटअप के साथ संगत


प्रोग्रामिंग भाषा

अजगर


श्रेणियाँ

डीप लर्निंग फ्रेमवर्क

यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/simsiam.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।



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