Bidirectional RNN

Uzavřené váhy Advanced Telecommunications Research Institute 13K parametry November 1997

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
Advanced Telecommunications Research Institute
Typ organizace
Industry
Země
Japan
Publikováno
1 November 1997
Autoři
M. Schuster, KK Paliwal

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
13K

Page 7: "The structures of all networks are adjusted so that each of them has about the same number of free parameters (approximately 13 000 here"

Výcviková data
142,910 tokens

"the training data set consisting of 3696 sentences from 462 speakers" Assuming avg sentence length of 20 words 3696 * 20 total words

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
7,990

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Bidirectional recurrent neural networks
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

Pozadí

Bidirectional RNN byl zveřejněn Advanced Telecommunications Research Institute, v zemi zaznamenané jako Japan, během November 1997. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

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

Tréninková sada běžela na přibližně 142,910 tokeny textu

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.

Odpovědi

Bidirectional RNN — běžné otázky

01

Bidirectional RNN— 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.

02

Bidirectional RNN— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 13K. Page 7: "The structures of all networks are adjusted so that each of them has about the same number of free parameters (approximately 13 000 here". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

03

Bidirectional RNN— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Advanced Telecommunications Research Institute, zakládající se na Japan, organizace zařazená jako industry.

04

Bidirectional RNN— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 1997. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

Bidirectional RNN— 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.

06

Bidirectional RNN— 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.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.