BP-DBN
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
- 1 January 2009
- Autoři
- Abdel-rahman Mohamed, George Dahl, and Geoffrey Hinton
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Speech
- Úkol
- Speech recognition (ASR)
- Přístup
- Supervised
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 18M
- Výcviková data
- tokens
429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA Tesla S1070
- Používané čipy
- 1
- Příkon
- 984 W
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
- Unreleased
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
- Historical significance,SOTA improvement
- Záznam důvěry
- Confident
"On the standard TIMIT corpus, DBNs consistently outperform other techniques and the best DBN achieves a phone error rate (PER) of 23.0% on the TIMIT core test set."
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Deep Belief Networks for phone recognition
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
BP-DBN byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během January 2009. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenán jako vykonávající úkol speech recognition (ASR).
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Trénink a původ
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: historical significance,SOTA improvement.
Odpovědi
BP-DBN — běžné otázky
BP-DBN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
BP-DBN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v January 2009. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
BP-DBN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Speech, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol speech recognition (ASR). Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
BP-DBN— 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.
BP-DBN— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
BP-DBN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 18M. 429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.