Youtube recommendation model
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
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 15 September 2016
- Autores
- Paul Covington, Jay Adams, and Emre Sargin
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Recommendation
- Tarea
- Recommender system
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,Historical significance,Significant use
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 3,531
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
- Última actualización
- 1 January 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Youtube recommendation model fue publicado por Google, en el país registrado como United States of America, durante September 2016. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como realizando la tarea de recommender system.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited,Historical significance,Significant use.
Respuestas
Youtube recommendation model — preguntas comunes
Youtube recommendation model— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Recommendation, y se registra como manejando la tarea de recommender system. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
Youtube recommendation model— ¿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.
Youtube recommendation model— ¿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.
Youtube recommendation model— ¿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.
Youtube recommendation model— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
Youtube recommendation model— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 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.
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.