이것은 최신 릴리스를 0.7.0.zip으로 다운로드할 수 있는 BYOL(Bootstrap Your Own Latent)이라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks를 사용하여 BYOL(Bootstrap Your Own Latent)이라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
Ad
자체 잠재성 부트스트랩(BYOL)
기술
대조 학습 및 음수 쌍 지정 없이 새로운 최첨단(SimCLR 능가)을 달성하는 자기 지도 학습을 위한 놀랍도록 간단한 방법을 실제로 구현합니다. 이 저장소는 이미지 기반 신경망(잔차 네트워크, 판별자, 정책 네트워크)을 쉽게 래핑하여 레이블이 지정되지 않은 이미지 데이터의 이점을 즉시 활용할 수 있는 모듈을 제공합니다. 이제 배치 정규화가 이 기술을 효과적으로 작동시키는 데 핵심이라는 새로운 증거가 있습니다. 새로운 논문은 배치 표준을 그룹 표준 + 중량 표준화로 성공적으로 대체했으며, BYOL이 작동하려면 배치 통계가 필요하다는 점을 반박했습니다. (1) 이미지 크기와 (2) 숨겨진 레이어의 이름(또는 인덱스)을 지정하여 신경망을 연결하기만 하면 됩니다. 이 숨겨진 레이어의 출력은 자기 지도 학습에 사용되는 잠재 표현으로 사용됩니다.
특징
- 놀랍도록 간단한 방법의 실제 구현
- 그룹 표준 + 가중치 표준화
- 신경망을 플러그인하기만 하면 됩니다.
- BYOL에서는 대상 인코더가 온라인 인코더의 지수 이동 평균이 될 필요조차 없습니다.
- 임베딩 또는 프로젝션 가져오기
- 대조 학습 없이
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이는 https://sourceforge.net/projects/bootstrap-latent-byol.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 시스템 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.