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
- DeepMind
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publikováno
- 19 December 2013
- Autoři
- V Mnih, K Kavukcuoglu, D Silver, A Graves
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
- 836.1K
- Výcviková data
- 160,000,000 tokens
"The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The…
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
Network is 84x84x4 input, 16, 8x8, stride 4, 32 4x4 stride 2, 256 fully connected First layer: 20*20*4*16*8*8 = 1638400 Second layer: 9*9*16*32*4*4 = 663552 Third layer: 9*9*32*256 = 663552 Total ~ 2965504 2965504 * 5M updates * 32 batch size * 2 multiply-add * 3 backward pass = 2965504*50000*100*32*6 = 2846883840000000
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,SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 13,665
"Our approach gave state-of-the-art results in six of the seven games it was tested on, with no adjustment of the architecture or hyperparameters."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
DQN byl zveřejněn DeepMind, v zemi zaznamenané jako United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, během December 2013. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
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.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 160,000,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited,SOTA improvement.
Odpovědi
DQN — běžné otázky
DQN— 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.
DQN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 836.1K. "The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The number of valid actions varied between 4 and 18 on the games we considered." Parameter: 4*16*8*8+16*32*4*4+10*10*32*256+18*256=836096. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
DQN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností DeepMind, zakládající se na United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, organizace zařazená jako industry.
DQN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2013. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.
DQN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10¹⁵ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
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.
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.