Dueling DQN
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
- Google DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 5 April 2016
- Autoři
- Ziyu Wang, Tom Schaul, Matteo Hessel, Hado van Hasselt, Marc Lanctot, Nando de Freitas
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Atari
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 1.7M
- Výcviková data
- tokens
Same parameter count as DQN
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
- Unreleased
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
- SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
"the dueling architecture enables our RL agent to outperform the state-of-the-art on the Atari 2600 domain"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Dueling DQN byl zveřejněn Google DeepMind, v zemi zaznamenané jako United States of America, během April 2016. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol atari.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Jak bylo trénováno
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: sOTA improvement.
Odpovědi
Dueling DQN — běžné otázky
Dueling DQN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google DeepMind, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Dueling DQN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2016. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Dueling DQN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol atari. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Dueling DQN— 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.
Dueling DQN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Dueling DQN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 1.7M. Same parameter count as DQN. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.