TC-DNN-BLSTM-DNN
Καμία εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
Δεν έχει δημοσιευτεί το βάρος για αυτό το μοντέλο, επομένως δεν μπορεί να κατέβει ή να τρέξει σε δικό σας υλικό σε οποιοδήποτε μέγεθος. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του, και καμία κάρτα γραφικών δεν το αλλάζει αυτό..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 6 April 2015
- Συγγραφείς
- William Chan, Ian Lane
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Speech
- Εργασία
- Speech recognition (ASR), Speech-to-text
- Προσέγγιση
- Supervised
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 18.4M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 29,160,000 tokens
- Εποχές
- 17
3*40 inputs - 2L DNN (2048) - BLSTM (128*2) - 2L DNN (2048) - 3431 outputs 3*40*2048 + 2048*2048 + 2*4*(2048+128)*128 + 256*2048 + 2048*2048 + 2048*3431=18413568
"We use si284 with approximately 81 hours of speech as the training set,"
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 1.9 × 10¹⁷ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Hardware
"51 hours in wall clock time with a NVIDIA Tesla K20 GPU" K20 FLOPs: 3524000000000 Compute: 0.3*51*60*60*3524000000000=194101919999999970= 1.94e17
Η εκπαίδευση run
Τι απαιτήθηκε φυσικά για την εκπαίδευση: ποιες κάρτες, πόσες, για πόσο καιρό, και τι αυτό απαιτούσε από το ρεύμα.
- Υλικό εκπαίδευσης
- NVIDIA Tesla K20m
- χρησιμοποιούμενα τσιπ
- 1
- Χρόνος τοίχου
- 51 hours
- Κατανάλωση ενέργειας
- 263 W
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Closed — provider access only
- Πρόσβαση μοντέλου
- Unreleased
- Κωδικός εκπαίδευσης
- Unreleased
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- SOTA improvement
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-wsj-eval92
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Deep Recurrent Neural Networks for Acoustic Modelling
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
TC-DNN-BLSTM-DNN δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU), στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια April 2015. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Speech, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του speech recognition (ASR), Speech-to-text.
Επειδή τα WEIGHTS δεν είναι διαθέσιμα, κανένα από τα figures του HARDWARE αλλού σε αυτό το SITE δεν ισχύει γι' αυτό.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 1.9 × 10¹⁷ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA Tesla K20m. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Εκπαιδεύτηκε σε ένα σώμα περίπου 29,160,000 κωδικοί κειμένου
Ο λόγος που εμφανίζεται σε αυτόν τον κατάλογο είναι: sOTA improvement.
Απαντήσεις
TC-DNN-BLSTM-DNN — κοινές ερωτήσεις
TC-DNN-BLSTM-DNN— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε April 2015. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
TC-DNN-BLSTM-DNN— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Speech, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του speech recognition (ASR), Speech-to-text. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
TC-DNN-BLSTM-DNN— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 1.9 × 10¹⁷ FLOP, σε υλικό καταγεγραμμένο ως NVIDIA Tesla K20m. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
TC-DNN-BLSTM-DNN— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Κανένα. Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο - τα βάρη του δεν δημοσιεύθηκαν ποτέ, οπότε δεν μπορεί να κατέβει ή να εκτελεστεί σε δικό σας υλικό σε καμία τιμή. Είναι προσβάσιμο μόνο μέσω του προμηθευτή του.
TC-DNN-BLSTM-DNN— είναι ανοιχτού κώδικα;
Όχι. Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί, οπότε υπάρχει μόνο ως υπηρεσία που ελέγχεται από τον ιδιοκτήτη του.
TC-DNN-BLSTM-DNN— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 18.4M. 3*40 inputs - 2L DNN (2048) - BLSTM (128*2) - 2L DNN (2048) - 3431 outputs 3*40*2048 + 2048*2048 + 2*4*(2048+128)*128 + 256*2048 + 2048*2048 + 2048*3431=18413568. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
TC-DNN-BLSTM-DNN— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU), βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.