Aceasta este aplicația Linux numită iJEPA, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele ijepasourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online în furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online gratuit această aplicație numită iJEPA cu OnWorks.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
iJEPA
DESCRIERE
i-JEPA (Image Joint-Embedding Predictive Architecture) este un cadru de învățare auto-supervizat care prezice reprezentările lipsă la nivel înalt, în loc să reconstruiască pixelii. Un codificator de context vede regiunile vizibile ale unei imagini și prezice încorporările țintă pentru regiunile mascate produse de un codificator țintă actualizat lent, concentrându-se învățarea pe semantică în loc de textură. Acest obiectiv evită pierderile generative de pixeli și eșantionarea negativă masivă, producând caracteristici care se transferă puternic cu sonde liniare și reglaje fine minime. Designul se scalează natural cu scheletele Vision Transformer și strategiile flexibile de mascare și se antrenează stabil la loturi mari. Predicțiile i-JEPA sunt făcute în spațiul de încorporare, care este eficient din punct de vedere computațional și mai bine aliniat cu sarcinile de discriminare din aval. Depozitul oferă rețete de antrenament, conducte de date și cod de evaluare care clarifică ce modele de mascare și alegeri arhitecturale contează cel mai mult.
Categorii
- Învățare predictivă în spațiul de reprezentare, nu în spațiul pixelilor
- Encodere contextuale și țintă cu actualizări EMA pentru antrenament stabil
- Transfer puternic cu sonde liniare simple și reglare fină la scară mică
- Scalează ușor cu backbone-uri ViT și diverse strategii de mascare
- Obiectiv eficient fără negative sau decodoare la nivel de pixel
- Rețete reproductibile de instruire și evaluare cu puncte de control
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/ijepa.mirror/. A fost găzduită în OnWorks pentru a putea fi rulată online în cel mai simplu mod de pe unul dintre sistemele noastre de operare gratuite.
