Ceramic-MLP
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Sapienza Università di Roma
- Organisationstyp
- Academia
- Land
- Italy
- Veröffentlicht
- 7 January 1994
- Autoren
- G. Bonifazi, P. Burrascano
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Materials science
- Aufgabe
- Pattern classification
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Parameter
- 1.9K
- Trainingsdaten
- 80 tokens
- Epochen
- 5,000
Parameters: 100*16 + 16*16 + 16*2 = 1888 Architecture: "The topology of the classifier was X-Y-Y-2, where X is the number of input components, Y is the number of neurons in each hidden layer and the number of neurons in the output layer is two, which is the number of classes. The two hidden layers were considered to have the same number of nodes for simplification purposes. " Input size: "Each pattern consists of a 10 x 10 pixel sub-image." Hidden size: "Experiments have been made on networks wi…
After the pre-processing phase, a training set of 80 patterns and a testing set of 64 patterns were available.
Training-Computing
Die zur Ausbildung des Modells durchgeführte Arithmetik, gemessen in Gleitkommaoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Computing
- 4.5 × 10⁹ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
Compute estimate: 2*1888*3*400000=4531200000=4.53e9 Training steps: "In Fig. 6 we report the classification results obtained on the testing set in the 12 and 16 component compressed data after 400000 training iterations"
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Warum es nachverfolgt wird
- Historical significance
- Aufzeichnungszuversicht
- Likely
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Ceramic powder characterization by multilayer perceptron (MLP) data compression and classification
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Ceramic-MLP was published by Sapienza Università di Roma, in Italy, in January 1994. academia is the category the publisher falls under.
It works in Materials science, and is recorded as doing pattern classification.
Seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarte ändert das.
Was in den Aufbau geflossen ist
The training run consumed about 4.5 × 10⁹ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
The training set ran to roughly 80 tokens.
The reason it appears in this catalogue at all is historical significance.
Antworten
Ceramic-MLP — Häufig gestellte Fragen
What GPU do I need to run Ceramic-MLP?
None. Ceramic-MLP is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Ceramic-MLP open source?
The licensing for Ceramic-MLP was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Ceramic-MLP have?
Ceramic-MLP has 1.9K parameters. Parameters: 100*16 + 16*16 + 16*2 = 1888 Architecture: "The topology of the classifier was X-Y-Y-2, where X is the number of input components, Y is the number of neurons in each hidden layer and the number of neurons in the output layer is two, which is the number of classes. The two hidden layers were considered to have the same number of nodes for simplification purposes. " Input size: "Each pattern consists of a 10 x 10 pixel sub-image." Hidden size: "Experiments have been made on networks with 6, 9, 12 and 16 hidden nodes. ". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Ceramic-MLP?
Ceramic-MLP was published by Sapienza Università di Roma, based in Italy, categorised as academia.
When was Ceramic-MLP released?
Ceramic-MLP was published in January 1994. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Ceramic-MLP used for?
Ceramic-MLP works in Materials science, and is recorded as handling pattern classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Ceramic-MLP?
Around 4.5 × 10⁹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
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