HyperNEAT
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
- University of Texas at Austin
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 5 March 2014
- Autoři
- M Hausknecht, J Lehman
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
- 239.7K
- Výcviková data
- 750,000,000 tokens
"The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object r…
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
- Citace
- 195
"Neuroevolution ameliorates these problems and evolved policies achieve state-of-the-art results, even surpassing human high scores on three games"
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- A Neuroevolution Approach to General Atari Game Playing
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
HyperNEAT byl zveřejněn University of Texas at Austin, v zemi zaznamenané jako United States of America, během March 2014. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol atari.
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
Tréninková sada běžela na přibližně 750,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.
Odpovědi
HyperNEAT — běžné otázky
HyperNEAT— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
HyperNEAT— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 239.7K. "The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object repre-sentation and 1621 for the pixel and noise representations.3The output layer consists of a 33 substrate mirroring the ninepossible directions of the Atari 2600 joystick and a single noderepresenting thefire button". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
HyperNEAT— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Texas at Austin, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
HyperNEAT— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v March 2014. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
HyperNEAT— 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.
HyperNEAT— 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.
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.