Paragraph Vector
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
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- United States of America
- Δημοσιευμένο
- 14 May 2014
- Συγγραφείς
- Quoc V. Le, Tomas Mikolov
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Language modeling
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
- 32M
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 16,500,000 tokens
75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011
"25,000 labeled training instances, 25,000 labeled test in- stances and 50,000 unlabeled training instances."
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Γιατί παρακολουθείται
- Highly cited
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Distributed Representations of Sentences and Documents
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Σχετικά με αυτό το μοντέλο
Paragraph Vector δημοσιεύθηκε από Google, στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια May 2014. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling.
Τα βάρη του δεν έχουν δημοσιευθεί ποτέ, οπότε μπορεί να προσεγγιστεί μόνο μέσω του παρόχου του. Καμία κάρτα γραφικών δεν αλλάζει αυτό.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 16,500,000 κωδικοί κειμένου
Αυτή παρακολουθείται στο υποκείμενο σύνολο δεδομένων για έναν συγκεκριμένο λόγο: highly cited.
Απαντήσεις
Paragraph Vector — κοινές ερωτήσεις
Paragraph Vector— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 32M. 75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011. 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.
Paragraph Vector— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Google, βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
Paragraph Vector— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε May 2014. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Paragraph Vector— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
Paragraph Vector— 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.
Paragraph Vector— είναι ανοιχτού κώδικα;
Η αδειοδότηση δεν καταγράφηκε ποτέ στα πηγά μας δεδομένα. Αντιμετωπίζουμε τις μη δηλωμένες άδειες ως κλειστές, επειδή μια μη καταγεγραμμένη άδεια δεν είναι μία στην οποία μπορείς να βασιστείς.
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.