SVD in recommender systems
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 Minnesota
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 14 July 2000
- Autores
- B Sarwar, G Karypis, J Konstan, J Riedl
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
- 30,000 tokens
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 2,126
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Application of Dimensionality Reduction in Recommender System -- A Case Study
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
SVD in recommender systems fue publicado por University of Minnesota, en el país registrado como United States of America, durante July 2000. La categoría en la que se encuentra el editor es academia.
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.
Qué se necesitó para construirlo
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 30,000 tokens de texto
Respuestas
SVD in recommender systems — preguntas comunes
SVD in recommender systems— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Minnesota, basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
SVD in recommender systems— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en July 2000. 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.
SVD in recommender systems— ¿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.
SVD in recommender systems— ¿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.
SVD in recommender systems— ¿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.
SVD in recommender systems— ¿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.
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.