NeuMF (Pinterest)
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Shandong University,Texas A&M,National University of Singapore,Columbia University
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia,Academia
- Land
- China, United States of America, Singapore
- Veröffentlicht
- 16 August 2017
- Autoren
- X He, L Liao, H Zhang, L Nie, X Hu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Recommendation
- Aufgabe
- Collaborative filtering
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Trainingsdaten
- 1,500,809 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
- Zitationen
- 7,004
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Neural Collaborative Filtering
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
NeuMF (Pinterest) wurde veröffentlicht von Shandong University,Texas A&M,National University of Singapore,Columbia University, im Land aufgezeichnet als China, während August 2017. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia,Academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet collaborative filtering.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wurde auf einem Korpus von etwa 1,500,809 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: highly cited.
Antworten
NeuMF (Pinterest) — Häufige Fragen
NeuMF (Pinterest)— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
NeuMF (Pinterest)— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
NeuMF (Pinterest)— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Shandong University,Texas A&M,National University of Singapore,Columbia University, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia,Academia.
NeuMF (Pinterest)— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in August 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NeuMF (Pinterest)— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von collaborative filtering. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
NeuMF (Pinterest)— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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