Bu, en son sürümü deepclustersourcecode.tar.gz olarak indirilebilen DeepCluster adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
DeepCluster adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak çevrimiçi indirin ve çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN GÖRÜNTÜLERİ:
Derin Küme
AÇIKLAMA:
DeepCluster, görüntü özelliklerini yinelemeli olarak gruplandıran ve küme atamalarını ağı eğitmek için sözde etiketler olarak kullanan klasik bir öz-denetimli kümeleme tabanlı temsil öğrenme algoritmasıdır. Her turda, ağ tarafından üretilen özellikler kümelenir (örneğin k-ortalamalar) ve küme kimlikleri bir sonraki dönemde denetim hedefleri haline gelir ve bu da modelin anlamsal grupları daha iyi ayırmak için temsilini iyileştirmesini teşvik eder. Bu dönüşümlü "kümele ve eğit" şeması, modelin etiketler olmadan anlamlı yapıları kademeli olarak keşfetmesine yardımcı olur. DeepCluster, kümeleme tabanlı yeniden formülasyonun birçok alt akış görevi için denetlenen temel çizgilerle rekabet edebileceğini göstererek, denetimsiz görsel özellik öğrenmesindeki ilk başarılardan biriydi. Depo, özellik çıkarma, kümeleme, eğitim döngüleri ve doğrusal problar gibi değerlendirme kıyaslamaları için kod içerir. Basitliği ve modüler tasarımı sayesinde DeepCluster, sonraki birçok yönteme ilham kaynağı olmuştur.
Özellikler
- Yinelemeli kümeleme ve sözde etiket denetimi yoluyla gözetimsiz öğrenme
- Alternatif boru hattı: küme özellikleri → ağı eğitmek için küme kimliklerini kullanın
- Özellik alanında k-ortalamalar veya diğer kümeleme algoritmaları için destek
- Alt akış görevleri (sınıflandırma, tespit) için eğitim ve değerlendirme senaryoları
- Ağ mimarilerini veya kümeleme yöntemlerini değiştirmek için modüler kod
- Daha sonraki birçok kendi kendini denetleyen yaklaşım için temel referans
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/deepcluster.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.