NETtalk reimplementation
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
- Oregon State University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 June 1990
- Autoren
- Thomas G. Dietterich, Hermann Hild, Ghulum Bakiri
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Text-to-speech (TTS)
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
- 27.5K
- Trainingsdaten
- 7,242 tokens
- Epochen
- 30
203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”
“This training set was further subdivided to extract smaller training sets of 1000, 800, 400, 200, 100, and 50 words“
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 3.6 × 10¹⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
Updated FLOP estimate: 2*27480*3*1000*7.24*30=35811936000=3.6e10
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Historical significance,Training cost
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- A Comparative Study of ID3 and Backpropagation for English Text-to-speech Mapping
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
NETtalk reimplementation wurde veröffentlicht von Oregon State University, im Land aufgezeichnet als United States of America, während June 1990. Die veröffentlichende Organisation ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet text-to-speech (TTS).
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 3.6 × 10¹⁰ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 7,242 Text-Tokens
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint: historical significance,Training cost.
Antworten
NETtalk reimplementation — Häufige Fragen
NETtalk reimplementation— 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.
NETtalk reimplementation— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 27.5K. 203*120+120*26=27480 “203 input units, 120 hidden units, and 26 output units”. 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.
NETtalk reimplementation— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Oregon State University, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
NETtalk reimplementation— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 1990. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
NETtalk reimplementation— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von text-to-speech (TTS). Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
NETtalk reimplementation— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 3.6 × 10¹⁰ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
NETtalk reimplementation— 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.
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