Aceasta este aplicația Linux numită ResNeXt, a cărei ultimă versiune poate fi descărcată sub numele ResNeXtsourcecode.tar.gz. Poate fi rulată online pe furnizorul de găzduire gratuită OnWorks pentru stații de lucru.
Descarcă și rulează online această aplicație numită ResNeXt cu OnWorks gratuit.
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
ResNeXt
DESCRIERE
ResNeXt este o arhitectură de rețea neuronală profundă pentru clasificarea imaginilor, construită pe ideea transformărilor reziduale agregate. În loc să crească pur și simplu adâncimea sau lățimea, ResNeXt introduce o nouă dimensiune numită cardinalitate, care se referă la numărul de căi de transformare paralele (adică numărul de „ramificații”) care sunt agregate împreună. Fiecare ramură este o transformare mică (de exemplu, un bloc de tip „bottleneck”), iar ieșirile lor sunt însumate - acest lucru permite o reprezentare mai bogată, fără o supraabundență de parametri. Designul este modular și omogen, ceea ce face relativ ușor de scalat (prin reglarea cardinalității, lățimii, adâncimii) și de adoptat în cadrele reziduale existente. Depozitul oficial oferă o implementare Torch (Lua) cu cod pentru antrenament, evaluare și modele pre-antrenate pe ImageNet. În practică, modelele ResNeXt depășesc adesea modelele standard ResNet de complexitate comparabilă.
Categorii
- Transformări reziduale agregate care combină mai multe ramuri paralele
- Introduce „cardinalitatea” ca o nouă dimensiune arhitecturală
- Blocuri modulare cu blocaje, scalare ușoară pe lățime/adâncime/cardinalitate
- Implementarea Torch cu scripturi de instruire și evaluare
- Modele pre-antrenate pentru clasificarea ImageNet
- Compatibilitate cu arhitecturi reziduale și integrare simplă
Limbaj de programare
Lua
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi descărcată și de la https://sourceforge.net/projects/resnext.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.
