This is the Windows app named DeepCluster whose latest release can be downloaded as deepclustersourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
ดาวน์โหลดและรันแอปชื่อ DeepCluster ออนไลน์ด้วย OnWorks ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ:
ดีพคลัสเตอร์
รายละเอียด:
DeepCluster เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้การแทนค่าแบบคลัสเตอร์ที่ควบคุมด้วยตนเองแบบคลาสสิก ซึ่งจัดกลุ่มคุณลักษณะของภาพซ้ำๆ และใช้การกำหนดคลัสเตอร์เป็น pseudo-label เพื่อฝึกเครือข่าย ในแต่ละรอบ คุณลักษณะที่สร้างโดยเครือข่ายจะถูกจัดกลุ่ม (เช่น k-means) และรหัสคลัสเตอร์จะกลายเป็นเป้าหมายการควบคุมในยุคถัดไป ซึ่งกระตุ้นให้แบบจำลองปรับแต่งการแทนค่าเพื่อแยกกลุ่มความหมายออกจากกันได้ดีขึ้น รูปแบบ "คลัสเตอร์และฝึก" ที่สลับกันนี้ช่วยให้แบบจำลองค่อยๆ ค้นพบโครงสร้างที่มีความหมายโดยไม่ต้องมีป้ายกำกับ DeepCluster เป็นหนึ่งในความสำเร็จแรกๆ ของการเรียนรู้คุณลักษณะภาพแบบไม่มีการควบคุม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการปรับโครงสร้างใหม่โดยใช้คลัสเตอร์สามารถเทียบเคียงกับค่าพื้นฐานที่มีการควบคุมสำหรับงานปลายน้ำจำนวนมาก ที่เก็บนี้ประกอบด้วยโค้ดสำหรับการสกัดคุณลักษณะ การจัดกลุ่ม วงจรการฝึก และเกณฑ์มาตรฐานการประเมิน เช่น โพรบเชิงเส้น เนื่องจากความเรียบง่ายและการออกแบบแบบโมดูลาร์ DeepCluster จึงเป็นแรงบันดาลใจให้กับวิธีการต่างๆ ในภายหลังมากมาย
คุณสมบัติ
- การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลผ่านการจัดกลุ่มแบบวนซ้ำและการดูแลแบบหลอกฉลาก
- การสลับไปป์ไลน์: คุณสมบัติคลัสเตอร์ → ใช้ ID คลัสเตอร์เพื่อฝึกอบรมเครือข่าย
- รองรับ k-means หรืออัลกอริทึมการจัดกลุ่มอื่น ๆ ในพื้นที่คุณลักษณะ
- สคริปต์การฝึกอบรมและการประเมินสำหรับงานปลายน้ำ (การจำแนก การตรวจจับ)
- รหัสโมดูลาร์สำหรับสลับสถาปัตยกรรมเครือข่ายหรือวิธีการคลัสเตอร์
- ข้อมูลอ้างอิงพื้นฐานสำหรับแนวทางการดูแลตนเองในภายหลังมากมาย
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจาก https://sourceforge.net/projects/deepcluster.mirror/ ได้ แอปพลิเคชันนี้โฮสต์อยู่ใน OnWorks เพื่อให้ใช้งานออนไลน์ได้ง่ายที่สุดจากระบบปฏิบัติการฟรีของเรา