Đây là ứng dụng Windows có tên DeepCluster, phiên bản mới nhất có thể tải xuống tại deepclustersourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên DeepCluster 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
DeepCluster
MÔ TẢ
DeepCluster là một thuật toán học biểu diễn dựa trên phân cụm tự giám sát cổ điển, nhóm các đặc điểm hình ảnh theo chu kỳ lặp lại và sử dụng các phép gán cụm làm nhãn giả để huấn luyện mạng. Trong mỗi vòng, các đặc điểm do mạng tạo ra được nhóm lại (ví dụ: k-means) và ID cụm trở thành mục tiêu giám sát trong kỷ nguyên tiếp theo, khuyến khích mô hình tinh chỉnh biểu diễn của nó để phân tách các nhóm ngữ nghĩa tốt hơn. Sơ đồ "cụm & huấn luyện" xen kẽ này giúp mô hình dần dần khám phá ra cấu trúc có ý nghĩa mà không cần nhãn. DeepCluster là một trong những thành công ban đầu trong học đặc điểm hình ảnh không giám sát, chứng minh rằng việc tái cấu trúc dựa trên phân cụm có thể sánh ngang với các đường cơ sở có giám sát cho nhiều tác vụ hạ nguồn. Kho lưu trữ bao gồm mã để trích xuất đặc điểm, nhóm, vòng lặp huấn luyện và các điểm chuẩn đánh giá như thăm dò tuyến tính. Do tính đơn giản và thiết kế mô-đun, DeepCluster đã truyền cảm hứng cho nhiều phương pháp sau này.
Tính năng
- Học không giám sát thông qua phân cụ lặp và giám sát nhãn giả
- Đường ống luân phiên: các tính năng cụm → sử dụng ID cụm để đào tạo mạng
- Hỗ trợ cho k-means hoặc các thuật toán phân cụ khác trong không gian tính năng
- Các tập lệnh đào tạo và đánh giá cho các tác vụ hạ nguồn (phân loại, phát hiện)
- Mã mô-đun để hoán đổi kiến trúc mạng hoặc phương pháp phân cụm
- Tài liệu tham khảo cơ bản cho nhiều phương pháp tự giám sát sau này
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/deepcluster.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.
