Rational DQN Average

Poids fermés TU Darmstadt 1.7M paramètres February 2021

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation
TU Darmstadt
Type d'organisation
Academia
Pays
Germany
Publié
18 February 2021
Auteurs
Q Delfosse, P Schramowski, A Molina

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Games
Tâche
Atari

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres
1.7M

See figure 7

Données d'entraînement
tokens

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids
Closed — provider access only
Accès au modèle
Unreleased
Code d'entraînement
Open (non-commercial)

"To get the trained agents, please contact Quentin Delfosse" no clear license https://github.com/ml-research/rational_rl/

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
SOTA improvement

They don't claim absolute SOTA "We demonstrate that equipping popular algorithms with (joint) rational activations leads to consistent improvements on Atari games, notably making DQN competitive to DDQN and Rainbow"

Citations
26

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Recurrent Rational Networks
Dernière mise à jour
25 May 2026

Ce que les chiffres signifient

D'où cela vient-il

Rational DQN Average a été publié par TU Darmstadt, dans le pays enregistré comme Germany, durant February 2021. Cela provient d'une organisation classée comme academia.

Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de atari.

C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : sOTA improvement.

Réponses

Rational DQN Average — questions courantes

01

Rational DQN Average— est-ce que c'est open source ?

Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.

02

Rational DQN Average— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 1.7M. See figure 7. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

03

Rational DQN Average— qui l'a créé ?

Il a été publié par TU Darmstadt, basé sur Germany, une organisation catégorisée comme academia.

04

Rational DQN Average— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans February 2021. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

05

Rational DQN Average— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme gérant la tâche de atari. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

06

Rational DQN Average— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

L'autre direction

Regardez-le de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.