CapsNet (MultiMNIST)
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
- Google Brain
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 26 October 2017
- Auteurs
- S Sabour, N Frosst, GE Hinton
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Character recognition (OCR)
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
- 11.4M
- Données d'entraînement
- 120,000,000 tokens
"This model has 24.56M parameters which is 2 times more parameters than CapsNet with 11.36M parameters."
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.
- Citations
- 5,094
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Dynamic Routing Between Capsules
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
CapsNet (MultiMNIST) a été publié par Google Brain, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2017. L'organisation de publication est catégorisée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de character recognition (OCR).
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.
Entraînement et provenance
L'ensemble d'entraînement a duré environ 120,000,000 jetons de texte
Réponses
CapsNet (MultiMNIST) — questions courantes
CapsNet (MultiMNIST)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 11.4M. "This model has 24.56M parameters which is 2 times more parameters than CapsNet with 11.36M parameters.". 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.
CapsNet (MultiMNIST)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google Brain, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
CapsNet (MultiMNIST)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 2017. 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.
CapsNet (MultiMNIST)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de character recognition (OCR). Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
CapsNet (MultiMNIST)— 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.
CapsNet (MultiMNIST)— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
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.