LIRA
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
- Instituto de Ciencias Aplicadas y Technologia
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Mexico
- Veröffentlicht
- 30 July 2004
- Autoren
- E Kussul, T Baidyk
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Character recognition (OCR)
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.
- Parameter
- 100K
- Trainingsdaten
- 1,020,000 tokens
"For the first modification of the Rosenblatt perceptron 10 neurons were included into the R-layer. [...] The number of the A-layer neurons was 256,000" The relation between the S-layer and A-layer is hardcoded
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 188
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Improved method of handwritten digit recognition tested on MNIST database
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
LIRA wurde veröffentlicht von Instituto de Ciencias Aplicadas y Technologia, im Land aufgezeichnet als Mexico, während July 2004. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet character recognition (OCR).
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 1,020,000 Text-Tokens
Antworten
LIRA — Häufige Fragen
LIRA— 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.
LIRA— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 100K. "For the first modification of the Rosenblatt perceptron 10 neurons were included into the R-layer. [...] The number of the A-layer neurons was 256,000" The relation between the S-layer and A-layer is hardcoded. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
LIRA— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Instituto de Ciencias Aplicadas y Technologia, basiert auf Mexico, eine als kategorisierte Organisation academia.
LIRA— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2004. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
LIRA— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von character recognition (OCR). Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
LIRA— 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
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