A3C FF hs
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,University of Montreal / Université de Montréal
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America, Canada
- Publié
- 4 February 2016
- Auteurs
- V Mnih, AP Badia, M Mirza, A Graves
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
- Format numérique
- FP32
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
- 200,000,000 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,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 9,971
Table 1 SOTA by Mean human-normalized score in 57 Atari games
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Contexte
A3C FF hs a été publié par Google,University of Montreal / Université de Montréal, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2016. Cela provient d'une organisation classée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de atari.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 200,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited,SOTA improvement.
Réponses
A3C FF hs — questions courantes
A3C FF hs— 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.
A3C FF hs— 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.
A3C FF hs— 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.
A3C FF hs— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google,University of Montreal / Université de Montréal, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
A3C FF hs— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 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.
A3C FF hs— 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.
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.