Cognitron
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
- Biological Cybernetics
- Typ organizace
- Industry
- Země
- Japan
- Publikováno
- 1 September 1975
- Autoři
- Kunihiko Fukushima
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Other
- Úkol
- Miscellaneous image analysis, 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
- 21.6K
- Výcviková data
- 5 tokens
- Epochy
- 20
4 layers, 288 neurons per layer, weights connect each neuron to only 25 neurons in the previous layer. Only 3 layers with learnable weights, the first layer is just an input representation (see Fig 5) 3*288*25 parameters
5 examples presented for (at least) 20 cycles = 100 training steps
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
- 5.2 × 10⁶ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
No real backward pass as weights are sparsely updated. Assuming 20% additional compute for the weight update. Total compute estimate: 100*2*3*288*25*1.2 = 5184000
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
- Confident
- Citace
- 791
Precursor of the Neocognitron
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Cognitron: a self-organizing multilayered neural network
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Pozadí
Cognitron byl zveřejněn Biological Cybernetics, v zemi zaznamenané jako Japan, během September 1975. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Other, a je zaznamenán jako vykonávající úkol miscellaneous image analysis, Image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.2 × 10⁶ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Bylo to trénováno na korpusu asi 5 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: historical significance.
Odpovědi
Cognitron — běžné otázky
Cognitron— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Biological Cybernetics, zakládající se na Japan, organizace zařazená jako industry.
Cognitron— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v September 1975. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Cognitron— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Other, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol miscellaneous image analysis, Image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
Cognitron— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.2 × 10⁶ 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.
Cognitron— 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.
Cognitron— 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.
Cognitron— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 21.6K. 4 layers, 288 neurons per layer, weights connect each neuron to only 25 neurons in the previous layer. Only 3 layers with learnable weights, the first layer is just an input representation (see Fig 5) 3*288*25 parameters. 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.