Regularized SVD for Collaborative Filtering
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- Warsaw University
- Tipo de organización
- Academia
- País
- Poland
- Publicado
- 12 August 2007
- Autores
- A Paterek
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 utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Datos de entrenamiento
- 100,480,507 tokens
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Citas
- 1,117
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- Improving regularized singular value decomposition for collaborative filtering
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Background
Regularized SVD for Collaborative Filtering was published by Warsaw University, in Poland, in August 2007. The organisation is categorised as academia.
It works in Recommendation, and is recorded as doing recommender system.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Training and provenance
The training set ran to roughly 100,480,507 tokens.
Respuestas
Regularized SVD for Collaborative Filtering — Preguntas frecuentes
Who created Regularized SVD for Collaborative Filtering?
Regularized SVD for Collaborative Filtering was published by Warsaw University, based in Poland, categorised as academia.
When was Regularized SVD for Collaborative Filtering released?
Regularized SVD for Collaborative Filtering was published in August 2007. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Regularized SVD for Collaborative Filtering used for?
Regularized SVD for Collaborative Filtering works in Recommendation, and is recorded as handling recommender system. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Regularized SVD for Collaborative Filtering?
None. Regularized SVD for Collaborative Filtering is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Regularized SVD for Collaborative Filtering open source?
The licensing for Regularized SVD for Collaborative Filtering was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Regularized SVD for Collaborative Filtering have?
No parameter count has been published for Regularized SVD for Collaborative Filtering, which is why no memory or speed figure appears on this page.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.