Hopfield network
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
- California Institute of Technology
- Organisationsart
- Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 1 April 1982
- Autoren
- JJ Hopfield
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Other
- Aufgabe
- Sequence memorization
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
- 9.9K
- Trainingsdaten
- tokens
My understanding is that the biggest Hopfield networks they studied had N=100 units. Each unit has 99 synapses Tij from each other unit, for a total of 100*99 parameters
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- Highly cited
- Zitationen
- 23,315
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Hopfield network wurde veröffentlicht von California Institute of Technology, im Land aufgezeichnet als United States of America, während April 1982. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Other, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet sequence memorization.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: highly cited.
Antworten
Hopfield network — Häufige Fragen
Hopfield network— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 9.9K. My understanding is that the biggest Hopfield networks they studied had N=100 units. Each unit has 99 synapses Tij from each other unit, for a total of 100*99 parameters. 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.
Hopfield network— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von California Institute of Technology, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation academia.
Hopfield network— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 1982. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Hopfield network— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Other, und wird als Bewältigung der Aufgabe von sequence memorization. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
Hopfield network— 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.
Hopfield network— 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.
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.