Elastic weight consolidation
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
- DeepMind
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 2 December 2016
- Auteurs
- James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, Raia Hadsell
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision, Games
- Tâche
- Image classification, 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.
- Données d'entraînement
- tokens
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
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 9,809
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Elastic weight consolidation a été publié par DeepMind, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant December 2016. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification, 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.
Entraînement et provenance
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited.
Réponses
Elastic weight consolidation — questions courantes
Elastic weight consolidation— qui l'a créé ?
Il a été publié par DeepMind, basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme industry.
Elastic weight consolidation— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2016. 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.
Elastic weight consolidation— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, Games, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification, Atari. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Elastic weight consolidation— 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.
Elastic weight consolidation— 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.
Elastic weight consolidation— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
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.