dense-IndRNN+dynamic eval
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
- Shandong University,University of Wollongong
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- China, Australia
- Publicado
- 11 October 2019
- Autores
- Shuai Li, Wanqing Li, Chris Cook, Yanbo Gao
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling
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.
- parámetros
- 44.1M
- Datos de entrenamiento
- 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.
- Citas
- 55
- Datos de referencia
- dense-IndRNN+dynamic eval
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Deep Independently Recurrent Neural Network (IndRNN)
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Fondo
dense-IndRNN+dynamic eval fue publicado por Shandong University,University of Wollongong, en el país registrado como China, durante October 2019. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Respuestas
dense-IndRNN+dynamic eval — preguntas comunes
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling. 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.
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿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.
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿Es de código abierto?
No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 44.1M. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Shandong University,University of Wollongong, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia.
dense-IndRNN+dynamic eval— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 2019. 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.
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.