RBM Image Classifier
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
- 8 April 2009
- Autoři
- Alex Krizhevsky
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 80M
- Výcviková data
- 6,144,050,000 tokens
Best performing model (see Figure 3.1) had 10,000 hidden units in one hidden layer and 8000 visible units
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
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 39,635
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
RBM Image Classifier byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během April 2009. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Tréninková sada běžela na přibližně 6,144,050,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
RBM Image Classifier — běžné otázky
RBM Image Classifier— 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.
RBM Image Classifier— 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.
RBM Image Classifier— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 80M. Best performing model (see Figure 3.1) had 10,000 hidden units in one hidden layer and 8000 visible units. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
RBM Image Classifier— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
RBM Image Classifier— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v April 2009. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
RBM Image Classifier— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
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.