Kohonen network
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
- Helsinki University of Technology
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Finland
- Publikováno
- 25 July 1981
- Autoři
- T Kohonen
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Mathematics
- Úkol
- Dimensionality reduction
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 4.1K
- Výcviková data
- 4,000 tokens
The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 parameters.
??? Seemingly no info
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
- 11,841
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Self-organized formation of topologically correct feature maps
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
O tomto modelu
Kohonen network byl zveřejněn Helsinki University of Technology, v zemi zaznamenané jako Finland, během July 1981. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia.
funguje v oblasti Mathematics, a je zaznamenán jako vykonávající úkol dimensionality reduction.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Trénink spotřeboval korpus kolem 4,000 tokeny textu
Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited.
Odpovědi
Kohonen network — běžné otázky
Kohonen network— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Mathematics, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol dimensionality reduction. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Kohonen network— 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.
Kohonen network— 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.
Kohonen network— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 4.1K. The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 parameters. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Kohonen network— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Helsinki University of Technology, zakládající se na Finland, organizace zařazená jako academia.
Kohonen network— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 1981. 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.