Đây là ứng dụng Linux có tên Learning to Learn trong TensorFlow, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng learning-to-learnsourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Học cách học trong TensorFlow với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH:
Học cách học trong TensorFlow
SỰ MIÊU TẢ:
Learning to Learn, do Google DeepMind tạo ra, là một khuôn khổ thử nghiệm triển khai siêu học tập—huấn luyện mạng nơ-ron để tự học các chiến lược tối ưu hóa thay vì dựa vào các thuật toán được thiết kế thủ công như Adam hoặc SGD. Kho lưu trữ cung cấp mã để huấn luyện và đánh giá các trình tối ưu hóa đã học có thể khái quát hóa trên nhiều loại vấn đề khác nhau, chẳng hạn như hàm bậc hai và các tác vụ phân loại hình ảnh (MNIST và CIFAR-10). Sử dụng TensorFlow, nó định nghĩa một mô hình siêu tối ưu hóa học bằng cách quan sát và thích ứng với các quỹ đạo tối ưu hóa của các mô hình khác. Dự án cho phép người dùng so sánh hiệu suất giữa các trình tối ưu hóa truyền thống và trình tối ưu hóa đã học (L2L) trên nhiều điểm chuẩn khác nhau, chứng minh cách các chiến lược tối ưu hóa có thể được học thông qua kinh nghiệm. Thiết kế hỗ trợ cả các bài toán đơn biến và đa chiều, và bao gồm các công cụ để đánh giá hiệu suất của trình tối ưu hóa đã học đối với các tác vụ chưa biết.
Tính năng
- Đào tạo mạng lưới nơ-ron để học các chiến lược tối ưu hóa thông qua siêu học
- Hỗ trợ nhiều bài toán chuẩn (bậc hai, MNIST, CIFAR-10)
- Bao gồm các tập lệnh đào tạo và đánh giá với các thông số có thể cấu hình
- Cho phép tích hợp dễ dàng các vấn đề tối ưu hóa mới thông qua TensorFlow
- Cung cấp trình tối ưu hóa đã học (L2L) và so sánh cơ sở với Adam
- Theo dõi và lưu hiệu suất tối ưu hóa trong suốt các kỷ nguyên đào tạo
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/learn-2learn-tensorflow.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.