A3C FF hs
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
- Google,University of Montreal / Université de Montréal
- Tipo de Organización
- Industry,Academia
- País
- United States of America, Canada
- Publicado
- 4 February 2016
- Autores
- V Mnih, AP Badia, M Mirza, A Graves
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Games
- Tarea
- Atari
- Formato numérico
- FP32
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
- 200,000,000 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,SOTA improvement
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 9,971
Table 1 SOTA by Mean human-normalized score in 57 Atari games
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Fondo
A3C FF hs fue publicado por Google,University of Montreal / Université de Montréal, en el país registrado como United States of America, durante February 2016. Sale de una organización categorizada como industry,Academia.
Funciona en el dominio de Games, y se registra como realizando la tarea de atari.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Entrenamiento y procedencia
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 200,000,000 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: highly cited,SOTA improvement.
Respuestas
A3C FF hs — preguntas comunes
A3C FF hs— ¿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.
A3C FF hs— ¿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.
A3C FF hs— ¿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.
A3C FF hs— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google,University of Montreal / Université de Montréal, basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia.
A3C FF hs— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en February 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.
A3C FF hs— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Games, y se registra como manejando la tarea de atari. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
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.