Self Organizing System

Pesos cerrados Massachusetts Institute of Technology (MIT) 0.2K parámetros March 1955

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
Massachusetts Institute of Technology (MIT)
Tipo de Organización
Academia
País
United States of America
Publicado
1 March 1955
Autores
W. A. Clark and B. G. Farley

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Other
Tarea
Pattern recognition

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
0.2K

Figure 4 contains the learnt weight matrix

Datos de entrenamiento
2 tokens

" The modifier was then disabled so that no further changes in the net could occur and all 256 possible input patterns were then presented in turn." "For these purposes, 16-element nets (8 input and 8 output) were used because it was desired to exhaust all possible input patterns, and we were limited to about 2^8 inputs by available time. "

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
Historical significance
Citas
93

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
Generalization of pattern recognition in a self-organizing system
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

De dónde vino

Self Organizing System fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), en el país registrado como United States of America, durante March 1955. La organización editora está clasificada como academia.

Funciona en el dominio de Other, y se registra como realizando la tarea de pattern recognition.

Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.

Qué se necesitó para construirlo

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 2 tokens de texto

La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: historical significance.

Respuestas

Self Organizing System — preguntas comunes

01

Self Organizing System— ¿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.

02

Self Organizing System— ¿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.

03

Self Organizing System— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 0.2K. Figure 4 contains the learnt weight matrix. 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.

04

Self Organizing System— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Massachusetts Institute of Technology (MIT), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.

05

Self Organizing System— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en March 1955. 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.

06

Self Organizing System— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Other, y se registra como manejando la tarea de pattern recognition. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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.