Elastic weight consolidation
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
- DeepMind
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 2 December 2016
- Autores
- James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, Raia Hadsell
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision, Games
- Tarea
- Image classification, Atari
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
- tokens
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
- Highly cited
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 9,809
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Acerca de este modelo
Elastic weight consolidation fue publicado por DeepMind, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante December 2016. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Vision, Games, y se registra como realizando la tarea de image classification, Atari.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: highly cited.
Respuestas
Elastic weight consolidation — preguntas comunes
Elastic weight consolidation— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepMind, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como industry.
Elastic weight consolidation— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2016. 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.
Elastic weight consolidation— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, Games, y se registra como manejando la tarea de image classification, Atari. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Elastic weight consolidation— ¿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.
Elastic weight consolidation— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Elastic weight consolidation— ¿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.
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.