Bayesian automated hyperparameter tuning
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
- University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University
- Tipo de Organización
- Academia,Academia,Academia
- País
- Canada, United States of America
- Publicado
- 2 December 2012
- Autores
- J Snoek, H Larochelle, RP Adams
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Other
- Tarea
- Mathematical simulation
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
- 50,000 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
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 9,316
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Practical Bayesian optimization of machine learning algorithms
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Bayesian automated hyperparameter tuning fue publicado por University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University, en el país registrado como Canada, durante December 2012. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia,Academia.
Funciona en el dominio de Other, y se registra como realizando la tarea de mathematical simulation.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en este sitio se aplica a él.
Cómo fue entrenado
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 50,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: highly cited.
Respuestas
Bayesian automated hyperparameter tuning — preguntas comunes
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2012. 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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Other, y se registra como manejando la tarea de mathematical simulation. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University, basado en Canada, una organización categorizada como academia,Academia,Academia.
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.