Decision tree adaline
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
- Tokyo Medical and Dental University
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Japan
- Veröffentlicht
- 1 May 1969
- Autoren
- T Sano, S Tsuchiya, F Suzuki
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Medicine
- Aufgabe
- Medical diagnosis
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
- 2.5K
- Trainingsdaten
- tokens
5 adaline were trained on binary decisions (p. 1) Each adaline had up to 490 input weights (“meshes”) Total parameters = 5*490=2450
40 positive and negative training examples (p. 2)
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
- Historical significance
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- A use of Adaline as an automatic method for interpretation of the electrocardiogram and the vectorcardiogram
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Decision tree adaline wurde veröffentlicht von Tokyo Medical and Dental University, im Land aufgezeichnet als Japan, während May 1969. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist academia.
Es funktioniert im Bereich von Medicine, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet medical diagnosis.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: historical significance.
Antworten
Decision tree adaline — Häufige Fragen
Decision tree adaline— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 2.5K. 5 adaline were trained on binary decisions (p. 1) Each adaline had up to 490 input weights (“meshes”) Total parameters = 5*490=2450. 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.
Decision tree adaline— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Tokyo Medical and Dental University, basiert auf Japan, eine als kategorisierte Organisation academia.
Decision tree adaline— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in May 1969. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Decision tree adaline— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Medicine, und wird als Bewältigung der Aufgabe von medical diagnosis. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Decision tree adaline— 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.
Decision tree adaline— 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
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