top-down frozen classifier
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- University of Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory
- Tipo de Organización
- Academia,Industry
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 9 February 2021
- Autores
- Shucong Zhang, Cong-Thanh Do, Rama Doddipatla, Erfan Loweimi, Peter Bell, Steve Renals
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Speech
- Tarea
- Speech recognition (ASR)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 3,408,000 tokens
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Closed — provider access only
- Acceso al modelo
- Unreleased
- Código de entrenamiento
- Unreleased
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 2
- Datos de referencia
- top-down frozen classifier
"Table 2 demonstrates that, to the best of our knowledge, top-down training results in state-of-the art character error rates for LSTM-based endto-end models on WSJ"
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Train your classifier first: Cascade Neural Networks Training from upper layers to lower layers
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
top-down frozen classifier fue publicado por University of Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante February 2021. La organización editora está clasificada como academia,Industry.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 3,408,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: sOTA improvement.
Respuestas
top-down frozen classifier — preguntas comunes
top-down frozen classifier— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en February 2021. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
top-down frozen classifier— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
top-down frozen classifier— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
top-down frozen classifier— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
top-down frozen classifier— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
top-down frozen classifier— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como academia,Industry.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.