Samuel Neural Checkers
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
- IBM
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 July 1959
- Autoři
- Arthur L. Samuel
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Games
- Úkol
- Checkers
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 0K
- Výcviková data
- tokens
"with 16 terms for generalization learning" "Mention has been made several times of the procedure for replacing terms in the scoring polynomial. The program, as it is currently running, contains 38 different terms (in addition to the piece-advantage term), 16 of these being included in the scoring polynomial at anyone time and the remaining 22 being kept in reserve."
Based on number of board positions At the present time the memory tape contains something over 53,000 board positions (averaging 3.8 word search) which have been selected from a much larger number of positions by means of the culling techniques described. While this is still far from the number which would tax the listing and searching procedures used in the program, rough estimates, based on the frequency with which the saved boards are utilized during normal play (these figures being tabulate…
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
- 4.3 × 10⁸ FLOP
"it can learn to do this in a remarkably short period of time 8 or 10 hours of machine-playing time)" "The availability of a larger and faster machine (the IBM 704), coupled with many detailed changes in the programming procedure, leads to a fairly interesting game being played, even without any learning." "The Type 704 is the first large-scale, commercially available computer to employ fully automatic floating point arithmetic commands. [...]. Floating point addition or subtraction operations…
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
- Highly cited,Historical significance
- Záznam důvěry
- Likely
- Citace
- 5,063
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Some studies in machine learning using the game of checkers
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Samuel Neural Checkers byl zveřejněn IBM, v zemi zaznamenané jako United States of America, během July 1959. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Games, a je zaznamenán jako vykonávající úkol checkers.
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 4.3 × 10⁸ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited,Historical significance.
Odpovědi
Samuel Neural Checkers — běžné otázky
Samuel Neural Checkers— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Games, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol checkers. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Samuel Neural Checkers— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 4.3 × 10⁸ 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.
Samuel Neural Checkers— 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.
Samuel Neural Checkers— 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.
Samuel Neural Checkers— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 0K. "with 16 terms for generalization learning" "Mention has been made several times of the procedure for replacing terms in the scoring polynomial. The program, as it is currently running, contains 38 different terms (in addition to the piece-advantage term), 16 of these being included in the scoring polynomial at anyone time and the remaining 22 being kept in reserve.". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
Samuel Neural Checkers— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností IBM, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Samuel Neural Checkers— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v July 1959. 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.