Aceasta este aplicația Linux numită Learning to Learn în TensorFlow, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele learning-to-learnsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online gratuit această aplicație numită Învățarea învățării în TensorFlow 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.
CAPTURĂ DE ECRAN:
Învățând să înveți în TensorFlow
DESCRIERE:
„Learning to Learn”, creat de Google DeepMind, este un cadru experimental care implementează meta-învățarea - antrenarea rețelelor neuronale pentru a învăța singure strategii de optimizare, în loc să se bazeze pe algoritmi proiectați manual, cum ar fi Adam sau SGD. Depozitul oferă cod pentru antrenarea și evaluarea optimizatorilor învățați, care se pot generaliza pe diferite tipuri de probleme, cum ar fi funcțiile pătratice și sarcinile de clasificare a imaginilor (MNIST și CIFAR-10). Folosind TensorFlow, acesta definește un model de meta-optimizator care învață prin observarea și adaptarea la traiectoriile de optimizare ale altor modele. Proiectul permite utilizatorilor să compare performanța dintre optimizatorii tradiționali și optimizatorul învățat (L2L) pe diverse teste de performanță, demonstrând cum pot fi învățate strategiile de optimizare prin experiență. Designul acceptă atât probleme cu o singură variabilă, cât și probleme cu dimensiuni mari și include instrumente pentru evaluarea performanței unui optimizator învățat în sarcini nevăzute.
Categorii
- Antrenează rețelele neuronale să învețe strategii de optimizare prin meta-învățare
- Suportă mai multe probleme de referință (cu ecuații pătratice, MNIST, CIFAR-10)
- Include scripturi de antrenare și evaluare cu parametri configurabili
- Permite integrarea ușoară a noilor probleme de optimizare prin intermediul TensorFlow
- Oferă un optimizator învățat (L2L) și comparații de referință cu Adam
- Urmărește și salvează performanța optimizatorului pe parcursul perioadelor de antrenament
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/learn-2learn-tensorflow.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.