Recursive sentiment autoencoder
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
- Stanford University
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 July 2011
- Autoři
- R. Socher, J. Pennington, E. H. Huang, A. Y. Ng, and C. D. Manning
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Language
- Úkol
- Text classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Výcviková data
- 31,675 tokens
They use several datasets for self-supervised and supervised learning
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Záznam důvěry
- Unknown
- Citace
- 1,477
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Semi-supervised recursive autoencoders for predicting sentiment distributions
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Recursive sentiment autoencoder byl zveřejněn Stanford University, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 2011. Vydavatelská organizace je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol text classification.
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 31,675 tokeny textu
Odpovědi
Recursive sentiment autoencoder — běžné otázky
Recursive sentiment autoencoder— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol text classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Recursive sentiment autoencoder— 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.
Recursive sentiment autoencoder— 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.
Recursive sentiment autoencoder— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Recursive sentiment autoencoder— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Stanford University, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
Recursive sentiment autoencoder— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 2011. 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.