Restricted Boltzmann machine for Face Recognition
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,University College London (UCL)
- Organisationsart
- Academia,Academia
- Land
- Canada, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Veröffentlicht
- 1 April 2001
- Autoren
- Yee Whye Teh, Geoffrey E. Hinton
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Face recognition
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
- tokens
"Our version of the FERET database contained 1002 frontal face images of 429 individuals taken over a period of a few years under varying lighting conditions. Of these images, 818 are used as both the gallery and the training set"
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Rate-coded Restricted Boltzmann Machines for Face Recognition
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition wurde veröffentlicht von University of Toronto,University College London (UCL), im Land aufgezeichnet als Canada, während April 2001. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet face recognition.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Antworten
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition — Häufige Fragen
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Toronto,University College London (UCL), basiert auf Canada, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2001. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von face recognition. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— 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.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— 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.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Die andere Richtung
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