Dropout (TIMIT)
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 Toronto
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Canada
- Publikováno
- 3 June 2012
- Autoři
- GE Hinton, N Srivastava, A Krizhevsky
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Speech
- Úkol
- Speech recognition (ASR)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 48.8M
- Výcviková data
- tokens
The input to the net is 21 adjacent frames with an advance of 10ms per frame. The neural net has 4 fully-connected hidden layers of 4000 units per layer and 185 “softmax” output units that are subsequently merged into the 39 distinct classes used for the benchmark.
4162 utterances, guesstimated avg 10 words per utterance
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce GTX 580
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 (non-commercial)
http://www.cs.toronto.edu/~nitish/dropout see model files
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
- Citace
- 7,999
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Dropout (TIMIT) byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během June 2012. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR).
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Jak bylo trénováno
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.
Odpovědi
Dropout (TIMIT) — běžné otázky
Dropout (TIMIT)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Dropout (TIMIT)— 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.
Dropout (TIMIT)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Dropout (TIMIT)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 48.8M. The input to the net is 21 adjacent frames with an advance of 10ms per frame. The neural net has 4 fully-connected hidden layers of 4000 units per layer and 185 “softmax” output units that are subsequently merged into the 39 distinct classes used for the benchmark. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Dropout (TIMIT)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
Dropout (TIMIT)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2012. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
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.