Clemylia / BeeAI-Bena

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Introduction of BeeAI-Bena

Model Details of BeeAI-Bena

🐝 BeeAI (Bena) : Modèle de Classification des Rapports de Danse

Bena

🌟 Présentation de la Ruche (Introduction)

Salut ! Bienvenue dans la ruche de Bena , notre Bee AI !

Inspirée par la rigueur des abeilles butineuses et la précision de leurs célèbres danses, Bena est un modèle PyTorch développé de zéro (from scratch) par Clemylia. Son but est de simuler le processus de prise de décision d'une butineuse qui évalue une source de nourriture (une fleur) en fonction de sa nature et de sa position par rapport à la ruche.

Ce modèle est idéal pour l'apprentissage du développement de réseaux de neurones simples en PyTorch et des tâches de classification multi-classes.

⚙️ Architecture du Modèle (La Structure Alvéolaire)
Caractéristique Détail
Type de Modèle Réseau de Neurones à Propagation Avant (Feedforward Neural Network)
Framework PyTorch
Développé par Clemylia (via from scratch )
Tâche Classification (multi-classes : 10 classes de 0 à 9)
Taille d'Entrée 22 (20 pour l'encodage One-Hot des fleurs + 2 pour la position X/Y)
Couches Cachées 2 Couches Linéaires (128 neurones, puis 64 neurones) avec activation ReLU
🧭 L'Art de la Danse : Les Rapports de Bena

Le modèle BeeAI génère un unique chiffre de 0 à 9, représentant le Code de Danse le plus probable. Ce code est la "conclusion" de Bena sur la qualité et la sécurité de la fleur butinée.

Code Signification du Rapport de Danse
0 La fleur n'est pas butinable, c'est hautement probable qu'elle soit vide de nectar.
1 La fleur n'est pas butinable, très probable qu'elle soit vide ou avec des ressources insuffisantes.
2 La fleur n'est pas trop butinable, emplacement peu favorable (risque de toiles d'araignée).
3 La fleur est butinable, mais dans la moindre mesure (pour une petite ruche).
4 La fleur est butinable, mais ses ressources sont limitées .
5 La fleur est trop loin de la ruche.
6 La fleur est située dans un endroit susceptible d'attirer des frelons (trop dangereux).
7 La fleur est butinable et possède beaucoup de nectar , mais pas assez pour toute la ruche et les larves.
8 La fleur est butinable, mais il y a un danger (grenouilles) dans les environs.
9 La fleur est parfaitement butinable ! Un miel de qualité en perspective ! 🍯
📥 Comment Butiner (Utilisation et Chargement)
Dépendances
!pip install torch numpy huggingface-hub
Chargement du Modèle (L'utilisateur doit redéfinir la classe BeeAI )

Étant donné que le modèle a été développé de zéro en PyTorch standard, un utilisateur doit recréer la classe BeeAI avec la bonne architecture (22->128->64->10) pour charger le state_dict correctement.

from huggingface_hub import hf_hub_download
import torch
# ... (Redéfinition de la classe BeeAI et des constantes FLOWER_NAMES/INPUT_SIZE) ...

REPO_ID = "Clemylia/BeeAI-Bena"
FILENAME = "pytorch_model.bin"

# Téléchargement et chargement des poids
weights_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename=FILENAME)
model = BeeAI(INPUT_SIZE, NUM_DANCE_REPORTS)
model.load_state_dict(torch.load(weights_path))
model.eval()

# Le modèle est prêt à être utilisé avec la fonction generate_dance_report !
📊 Jeu de Données et Limitations (Le Nectar Synthétique)

Le modèle a été entraîné sur un jeu de données synthétique créé manuellement pour établir une relation logique entre les fleurs connues, leur position (X, Y) et un risque/rendement associé.

⚠️ Limitations et Précautions (Le Miel) :

  • Jeu de Données Synthétique : Les résultats sont basés sur des motifs inventés pour la démonstration. Ne pas utiliser ce modèle pour guider de vraies abeilles ! 😉
  • Vocabulaire Fixe : Le modèle utilise un encodage One-Hot de 20 fleurs spécifiques ( FLOWER_NAMES ). Les fleurs inconnues seront encodées avec des zéros, et la prédiction se basera uniquement sur la position (X, Y).

Ce projet a été développé avec passion par Clemylia pour l'apprentissage du Machine Learning from scratch en PyTorch. Contribuez à la ruche ! 💛

Runs of Clemylia BeeAI-Bena on huggingface.co

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BeeAI-Bena huggingface.co

BeeAI-Bena huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides BeeAI-Bena's model effect (), which can be used instantly with this Clemylia BeeAI-Bena model. huggingface.co supports a free trial of the BeeAI-Bena model, and also provides paid use of the BeeAI-Bena. Support call BeeAI-Bena model through api, including Node.js, Python, http.

Clemylia BeeAI-Bena online free

BeeAI-Bena huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates BeeAI-Bena's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of BeeAI-Bena, you can try BeeAI-Bena online for free by clicking the link below.

Clemylia BeeAI-Bena online free url in huggingface.co:

https://huggingface.co/Clemylia/BeeAI-Bena

BeeAI-Bena install

BeeAI-Bena is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find BeeAI-Bena on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of BeeAI-Bena install, users can directly use BeeAI-Bena installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.

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