ReLU-Speech
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 Toronto,New York University (NYU)
- Tipo de Organización
- Industry,Academia,Academia
- País
- United States of America, Canada
- Publicado
- 26 May 2013
- Autores
- Matthew D. Zeiler, Marc'Aurelio Ranzato, R. Monga, Mark Z. Mao, K. Yang, Quoc V. Le, Patrick Nguyen, A. Senior, Vincent Vanhoucke, J. Dean, Geoffrey E. Hinton
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.
- parámetros
- 101.7M
- Datos de entrenamiento
- tokens
"The overall input dimensionality is 1040," "All layers of our networks have 2560 hidden units " "used to generate 7969 context-dependent tied acoustic states" Largest model: 12 hidden layers (Fig 4) Parameters: 1040*2560+12*2560*2560+2560*7969=101706240
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.3 × 10¹⁷ FLOP
- Cómo se estableció
- Hardware
"across 4 machines using up to 4 CPUs each" CPU model not specified, I assumed a Sandy Bridge with 16 FLOP/cycle and 3.3GhZ based on the publication year (4*16*3300000000=211200000000 FLOP/s per machine) Compute: 4*211200000000*168*60*60*0.3 = 1.53e17 Alternatively, the training set is "several hundred hours of speech", with inputs consisting of 26 frames, each frame is 10ms apart. If we assume 400h of training data, 400h/10ms/26= 5,538,461 inputs 6 * 101706240 * 5,538,461 = 3.38e15 FLOPs per e…
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Tiempo de reloj
- 168 hours (7 days)
"The results we report are obtained by training for one week."
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
- Training cost,SOTA improvement
- Confianza de registro
- Likely
I don't see any standard benchmarks that they used for evaluations
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- On rectified linear units for speech processing
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
ReLU-Speech fue publicado por Google,University of Toronto,New York University (NYU), en el país registrado como United States of America, durante May 2013. La organización editora está clasificada como industry,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.3 × 10¹⁷ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: training cost,SOTA improvement.
Respuestas
ReLU-Speech — preguntas comunes
ReLU-Speech— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 101.7M. "The overall input dimensionality is 1040," "All layers of our networks have 2560 hidden units " "used to generate 7969 context-dependent tied acoustic states" Largest model: 12 hidden layers (Fig 4) Parameters: 1040*2560+12*2560*2560+2560*7969=101706240. 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.
ReLU-Speech— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Google,University of Toronto,New York University (NYU), basado en United States of America, una organización categorizada como industry,Academia,Academia.
ReLU-Speech— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2013. 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.
ReLU-Speech— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
ReLU-Speech— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.3 × 10¹⁷ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
ReLU-Speech— ¿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.
ReLU-Speech— ¿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.
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.