VQ-VAE

Uzavřené váhy DeepMind November 2017

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
DeepMind
Typ organizace
Industry
Země
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Publikováno
2 November 2017
Autoři
Aäron van den Oord, O. Vinyals, K. Kavukcuoglu

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Vision
Úkol
Representation learning

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
62,914,560,000 tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti
Closed — provider access only
Přístup k modelu
Unreleased
Tréninkový kód
Open source

Apache 2.0 https://github.com/google-deepmind/sonnet/blob/v1/sonnet/python/modules/nets/vqvae.py

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Proč je to sledováno
Highly cited
Záznam důvěry
Unknown

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Neural Discrete Representation Learning
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

VQ-VAE byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během November 2017. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol representation learning.

Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Bylo to trénováno na korpusu asi 62,914,560,000 tokeny textu

Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.

Odpovědi

VQ-VAE — běžné otázky

01

VQ-VAE— Je to OPEN SOURCE?

Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.

02

VQ-VAE— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

03

VQ-VAE— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.

04

VQ-VAE— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

VQ-VAE— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol representation learning. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

06

VQ-VAE— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.