Distributed representation NN
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
- 15 August 1986
- Συγγραφείς
- Geoffrey E. Hinton
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Other
- Εργασία
- Representation learning
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
- 0.4K
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- 100 tokens
- Εποχές
- 1,500
Parameters: 24*6 + 12*6 + 12*12 + 12*6 =432 "Figure 5: The activity levels in a five-layer network after it has learned. The bottom layer has 24 input units on the left for representing person 1 and 12 units on the right for representing the relationship. The white squares inside these two groups show the activity levels of the units. There is one active unit in the first group (representing Colin) and one in the second group (representing has-aunt). Each of the two groups of input units is tota…
"After 1500 sweeps through all 100 training examples the weights were very stable "
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
- 3.9 × 10⁸ FLOP
- Πώς ιδρύθηκε
- Operation counting
2*432*3*1500*100=388800000=3.9e8 "After 1500 sweeps through all 100 training examples the weights were very stable "
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Μοντέλο Frontier
- Yes
- Γιατί παρακολουθείται
- Historical significance,Highly cited
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Confident
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- Learning distributed representations of concepts.
- Τελευταία ενημέρωση
- 28 November 2025
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Από πού προήλθε
Distributed representation NN δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU), στην χώρα καταγεγραμμένη ως United States of America, κατά τη διάρκεια August 1986. Προέρχεται από έναν οργανισμό που κατατάσσεται ως academia.
Λειτουργεί στον τομέα της Other, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του representation learning.
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 εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 3.9 × 10⁸ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 100 κωδικοί κειμένου
Το κριτήριο συμπερασμού του: historical significance,Highly cited.
Απαντήσεις
Distributed representation NN — κοινές ερωτήσεις
Distributed representation NN— 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.
Distributed representation NN— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 0.4K. Parameters: 24*6 + 12*6 + 12*12 + 12*6 =432 "Figure 5: The activity levels in a five-layer network after it has learned. The bottom layer has 24 input units on the left for representing person 1 and 12 units on the right for representing the relationship. The white squares inside these two groups show the activity levels of the units. There is one active unit in the first group (representing Colin) and one in the second group (representing has-aunt). Each of the two groups of input units is totally connected to its own group of 6 units in the second layer. These two groups of 6 must learn to encode the input terms as distributed patterns of activity. The second layer is totally connected to the central layer of 12 units, and this layer is connected to the penultimate layer of 6 units.". 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.
Distributed representation NN— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από Carnegie Mellon University (CMU), βασισμένο σε United States of America, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως academia.
Distributed representation NN— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε August 1986. Η ικανότητα ανά παράμετρο έχει βελτιωθεί σημαντικά από τότε, οπότε ένα νέο ΜΟΝΤΕΛ του ίδιου μεγέθους είναι συχνά η καλύτερη χρήση του ίδιου υλικού.
Distributed representation NN— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Other, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του representation learning. Ένα ΜΟΝΤΕΛ μπορεί να φέρει πολλά από το καθένα, οπότε αυτές είναι οι περιοχές για τις οποίες κατασκευάστηκε παρά περιορισμός σε ό,τι θα προσπαθήσει.
Distributed representation NN— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 3.9 × 10⁸ FLOP. 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.
Distributed representation NN— 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.
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.