Layer Normalization: Handwriting sequence generation
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- University of Toronto
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Canada
- Publikováno
- 21 July 2016
- Autoři
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Image generation
- Úkol
- Image generation
- Base model
- RNN+weight noise+dynamic eval
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 3.7M
- Tréninková data
- 8,525,300 tokens
The total number of weights was increased to approximately 3.7M.
12179*700=8525300 There are, in total, 12179 handwriting line sequences. The input string is typically more than 25 characters and the average handwriting line has a length around 700.
Výpočet trénování
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál trénink, nikoli jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Jak bylo založeno
- Operation counting
- Doladění výpočetního výkonu
- 1.9 × 10¹⁴ FLOP
=8525300*3700000*6=1.8926166e+14
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Záznam důvěry
- Speculative
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- Layer Normalization
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Layer Normalization: Handwriting sequence generation was published by University of Toronto, in Canada, in July 2016. academia is the category the publisher falls under.
It works in Image generation, and is recorded as doing image generation.
It builds on RNN+weight noise+dynamic eval, which is why it shares that model's general shape and size.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Jak byla trénována
It was trained on about 8,525,300 tokens of text.
Odpovědi
Layer Normalization: Handwriting sequence generation — Časté dotazy
What GPU do I need to run Layer Normalization: Handwriting sequence generation?
None. Layer Normalization: Handwriting sequence generation is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Layer Normalization: Handwriting sequence generation open source?
The licensing for Layer Normalization: Handwriting sequence generation was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Layer Normalization: Handwriting sequence generation have?
Layer Normalization: Handwriting sequence generation has 3.7M parameters. The total number of weights was increased to approximately 3.7M. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Layer Normalization: Handwriting sequence generation?
Layer Normalization: Handwriting sequence generation was published by University of Toronto, based in Canada, categorised as academia.
When was Layer Normalization: Handwriting sequence generation released?
Layer Normalization: Handwriting sequence generation was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Layer Normalization: Handwriting sequence generation used for?
Layer Normalization: Handwriting sequence generation works in Image generation, and is recorded as handling image generation. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.