Diffractive Deep Neural Network
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- University of California Los Angeles (UCLA)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 14 April 2018
- Auteurs
- Xing Lin, Yair Rivenson, Nezih T Yardimci, Muhammed Veli, Yi Luo, Mona Jarrahi, and Aydogan Ozcan
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Digit recognition
- Approach
- Supervised
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 8B
- Données d'entraînement
- 55,000 tokens
"For example, using five 3D-printed transmission layers, containing a total of 0.2 million neurons and ~8.0 billion connections that are trained using deep learning, we experimentally demonstrated the function of a handwritten digit classifier." My understanding is that every connection correspond to the parameter to learn.
size of MNIST "For this task, phase-only transmission masks were designed by training a 5-layer D2NN with ~55,000 images from MNIST handwritten digit database (14). "
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 2,190
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- All-Optical Machine Learning Using Diffractive Deep Neural Networks
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que signifient les chiffres
Ce que ce modèle est
Diffractive Deep Neural Network was published by University of California Los Angeles (UCLA), in United States of America, in April 2018. It comes out of academia.
It works in Vision, and is recorded as doing digit recognition.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Entraînement et provenance
It was trained on about 55,000 tokens of text.
Réponses
Diffractive Deep Neural Network — Questions fréquentes
How many parameters does Diffractive Deep Neural Network have?
Diffractive Deep Neural Network has 8B parameters. "For example, using five 3D-printed transmission layers, containing a total of 0.2 million neurons and ~8.0 billion connections that are trained using deep learning, we experimentally demonstrated the function of a handwritten digit classifier." My understanding is that every connection correspond to the parameter to learn. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Diffractive Deep Neural Network?
Diffractive Deep Neural Network was published by University of California Los Angeles (UCLA), based in United States of America, categorised as academia.
When was Diffractive Deep Neural Network released?
Diffractive Deep Neural Network was published in April 2018. 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 Diffractive Deep Neural Network used for?
Diffractive Deep Neural Network works in Vision, and is recorded as handling digit recognition. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Diffractive Deep Neural Network?
None. Diffractive Deep Neural Network 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 Diffractive Deep Neural Network open source?
The licensing for Diffractive Deep Neural Network was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.