Boosting
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
- 30 November 1992
- Autoři
- H. Drucker, R. Schapire, Patrice Y. Simard
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Digit recognition
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 2.6K
- Výcviková data
- 29,127 tokens
“The network has 4645 neurons, 2578 different weights, and 98442 connections.“
“divided into 9709 training examples and 2007 validation samples.”
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
- Záznam důvěry
- Likely
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improving Performance in Neural Networks Using a Boosting Algorithm
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Boosting byl zveřejněn Bell Laboratories, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 1992. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol digit recognition.
Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Bylo to trénováno na korpusu asi 29,127 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: historical significance.
Odpovědi
Boosting — běžné otázky
Boosting— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol digit recognition. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
Boosting— 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.
Boosting— 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.
Boosting— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 2.6K. “The network has 4645 neurons, 2578 different weights, and 98442 connections.“. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Boosting— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Bell Laboratories, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Boosting— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 1992. 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.