Punish/Reward
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
- IEEE
- Organisationsart
- Industry
- Land
- Multinational
- Veröffentlicht
- 1 September 1973
- Autoren
- Widrow, Gupta, and Maitra
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Games
- Aufgabe
- Blackjack
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
- 0K
- Trainingsdaten
- tokens
Fig. 1 shows that there is a bias term, while Fig. 5 shows that the input is a sequence of 20 bits, corresponding to 20 weights. So the total number of parameters is 21.
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Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Zitationen
- 397
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Punish/Reward: Learning with a Critic in Adaptive Threshold Systems
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Punish/Reward wurde veröffentlicht von IEEE, im Land aufgezeichnet als Multinational, während September 1973. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet blackjack.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Antworten
Punish/Reward — Häufige Fragen
Punish/Reward— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Games, und wird als Bewältigung der Aufgabe von blackjack. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Punish/Reward— 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.
Punish/Reward— 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.
Punish/Reward— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 0K. Fig. 1 shows that there is a bias term, while Fig. 5 shows that the input is a sequence of 20 bits, corresponding to 20 weights. So the total number of parameters is 21. 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.
Punish/Reward— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von IEEE, basiert auf Multinational, eine als kategorisierte Organisation industry.
Punish/Reward— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 1973. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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