Restricted Bolzmann machines

Geschlossene Gewichtungen University of Toronto June 2007

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
University of Toronto
Organisationsart
Academia
Land
Canada
Veröffentlicht
20 June 2007
Autoren
Russ Salukhutdinov, Andriy Mnih, GE Hinton

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain
Recommendation
Aufgabe
Movie ratings, Recommender system

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
100,480,507 tokens

The training data set consists of 100,480,507 ratings

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Zitationen
2,140

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz
Restricted Boltzmann machines for collaborative filtering
Zuletzt aktualisiert
28 November 2025

Was die Zahlen bedeuten

Woher es kam

Restricted Bolzmann machines wurde veröffentlicht von University of Toronto, im Land aufgezeichnet als Canada, während June 2007. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.

Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet movie ratings, Recommender system.

Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.

Was in den Aufbau geflossen ist

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 100,480,507 Text-Tokens

Antworten

Restricted Bolzmann machines — Häufige Fragen

01

Restricted Bolzmann machines— Wie viele Parameter hat es?

Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.

02

Restricted Bolzmann machines— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von University of Toronto, basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation academia.

03

Restricted Bolzmann machines— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in June 2007. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

04

Restricted Bolzmann machines— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Recommendation, und wird als Bewältigung der Aufgabe von movie ratings, Recommender system. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.

05

Restricted Bolzmann machines— 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.

06

Restricted Bolzmann machines— 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.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 28 November 2025

Die andere Richtung

Von der anderen Seite aus betrachten?

Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.