Constituency-Tree LSTM
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
- MetaMind Inc,Stanford University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 28 February 2015
- Auteurs
- KS Tai, R Socher, CD Manning
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Semantic embedding
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
- 205.2K
- Données d'entraînement
- 319,000 tokens
Table 1 https://arxiv.org/abs/1503.00075
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
- 3,248
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Constituency-Tree LSTM a été publié par MetaMind Inc,Stanford University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2015. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de semantic embedding.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 319,000 jetons de texte
Réponses
Constituency-Tree LSTM — questions courantes
Constituency-Tree LSTM— 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.
Constituency-Tree LSTM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 205.2K. Table 1 https://arxiv.org/abs/1503.00075. 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.
Constituency-Tree LSTM— qui l'a créé ?
Il a été publié par MetaMind Inc,Stanford University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
Constituency-Tree LSTM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 2015. 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.
Constituency-Tree LSTM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de semantic embedding. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Constituency-Tree LSTM— 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.
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.