Siamese-TDNN
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
- Bell Laboratories
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 August 1993
- Autoři
- J. Bromley, James W. Bentz, L. Bottou, Isabelle M Guyon, Yann LeCun, C. Moore, Eduard Säckinger, Roopak Shah
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 0.7K
- Výcviková data
- 7,701 tokens
- Epochy
- 69
"The input is 8 by 200 units, the first convolutional layer is 6 by 192 units with each unit's receptive field covering 8 by 9 units of the input. The first averaging layer is 6 by 64 units, the second convolution layer is 4 by 57 with 6 by 8 receptive fields and the second averaging layer is 4 by 19" "Two separate sub-networks based on Time Delay Neural Networks (Lang and Hinton, 1988, Guyon et al. 1990) act on each input pattern to extract features," "All weights could be learnt, but the two s…
"We used up to 7,701 signature pairs"
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 1.3 × 10¹³ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
8073216*3*7701*69=12869570138112=1.29e13 Forward pass flop: 2*(2*200*200*8*6+2*64*64*6*4)=8073216 "We used up to 7,701 signature pairs" Epochs: 69 (Table 1)
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Historical significance,Highly cited
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Signature Verification using a "Siamese" Time Delay Neural Network
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
Siamese-TDNN byl zveřejněn Bell Laboratories, v zemi zaznamenané jako United States of America, během August 1993. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
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.
Jak bylo trénováno
Trenovací běh spotřeboval asi 1.3 × 10¹³ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 7,701 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: historical significance,Highly cited.
Odpovědi
Siamese-TDNN — běžné otázky
Siamese-TDNN— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Bell Laboratories, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Siamese-TDNN— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v August 1993. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Siamese-TDNN— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Siamese-TDNN— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1.3 × 10¹³ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
Siamese-TDNN— 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.
Siamese-TDNN— 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.
Siamese-TDNN— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 0.7K. "The input is 8 by 200 units, the first convolutional layer is 6 by 192 units with each unit's receptive field covering 8 by 9 units of the input. The first averaging layer is 6 by 64 units, the second convolution layer is 4 by 57 with 6 by 8 receptive fields and the second averaging layer is 4 by 19" "Two separate sub-networks based on Time Delay Neural Networks (Lang and Hinton, 1988, Guyon et al. 1990) act on each input pattern to extract features," "All weights could be learnt, but the two sub-networks were constrained to have identical weights." L1: H=1, W=200, C=8, K=9, D=6 L2: H=1, W=64, C=6, K=8, D=4 Parameters: 7*9*8+5*8*6=744. 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.