これはJEPAという名前のWindowsアプリで、最新リリースはjepasourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、JEPA というこのアプリを無料でダウンロードし、オンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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DESCRIPTION
JEPA（Joint-Embedding Predictive Architecture）は、ピクセルを再構築するのではなく、欠落している高レベル表現を予測するという考え方を取り入れ、堅牢でスケーラブルな自己教師学習を目指しています。コンテキストエンコーダーは可視領域を取り込み、別のターゲットエンコーダーによって生成されたマスク領域のターゲット埋め込みを予測することで、テクスチャへの過剰適合につながる低レベル再構成損失を回避します。これにより、学習はセマンティクスと構造に重点を置くようになり、単純な線形プローブと最小限の微調整で良好に転送できる特徴量が得られます。リポジトリには、画像JEPAバリアント用のトレーニングレシピ、データパイプライン、評価ユーティリティが用意されており、多くの場合、どのマスクとアーキテクチャの選択が重要であるかを明らかにするアブレーションが含まれています。目的は非自己回帰であり、埋め込み空間で動作するため、JEPAは計算効率が高く、大規模環境でも安定しています。このアプローチは、表現学習における対比法やピクセル再構成法の強力な代替手段となっています。
オプション
- ピクセル再構成ではなく埋め込み空間での予測学習
- マスク領域目標を持つコンテキストエンコーダとターゲットエンコーダを分離する
- 強力なリニアプローブと低ショット転送性能
- 大量のネガティブサンプリングを行わずに安定した効率的なトレーニング
- マスキングとアーキテクチャの選択のための明確なレシピとアブレーション
- 新しいモダリティやデータセットに拡張するためのモジュールコード
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/jepa.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
