RNN (SGD+CLR)
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
- University of Montreal / Université de Montréal
- Τύπος οργανισμού
- Academia
- Χώρα
- Canada
- Δημοσιευμένο
- 14 December 2012
- Συγγραφείς
- Yoshua Bengio, Nicolas Boulanger-Lewandowski and Razvan Pascanu
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Audio
- Εργασία
- Language modeling, Audio generation
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
- 195.6K
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
It uses 400 hidden units (selected via hyperparameter tuning) The input size is 88 (corresponding to the 88 piano pitches) It uses rectified linear units, so no activation function parameters So the number of parameters would be: Input to hidden weights: 88 * 400 = 35,200 Hidden to hidden weights: 400 * 400 = 160,000 Biases: 400 Total: ~195,600 parameters Above estimate is by Claude 2. Should be checked manually.
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Speculative
- Παραπομπές
- 647
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Advances in Optimizing Recurrent Networks
- Τελευταία ενημέρωση
- 11 February 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
RNN (SGD+CLR) δημοσιεύθηκε από University of Montreal / Université de Montréal, στην χώρα καταγεγραμμένη ως Canada, κατά τη διάρκεια December 2012. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Audio, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling, Audio generation.
Αυτό είναι ένα κλειστό μοντέλο: οι εκπαιδευμένες τιμές παρέμειναν με όποιον τις παρήγαγε, και δεν υπάρχει τοπική έκδοση για να τρέξει.
Απαντήσεις
RNN (SGD+CLR) — κοινές ερωτήσεις
RNN (SGD+CLR)— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Audio, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling, Audio generation. Αυτές είναι οι περιοχές γύρω από τις οποίες σχεδιάστηκε; Περιγράφουν την πρόθεση παρά ένα αυστηρό όριο.
RNN (SGD+CLR)— 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.
RNN (SGD+CLR)— 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.
RNN (SGD+CLR)— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 195.6K. It uses 400 hidden units (selected via hyperparameter tuning) The input size is 88 (corresponding to the 88 piano pitches) It uses rectified linear units, so no activation function parameters So the number of parameters would be: Input to hidden weights: 88 * 400 = 35,200 Hidden to hidden weights: 400 * 400 = 160,000 Biases: 400 Total: ~195,600 parameters Above estimate is by Claude 2. Should be checked manually. 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.
RNN (SGD+CLR)— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από University of Montreal / Université de Montréal, βασισμένο σε Canada, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
RNN (SGD+CLR)— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε December 2012. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
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.