SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)
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
- Facebook AI Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America, France
- Publié
- 24 December 2014
- Auteurs
- Tomas Mikolov, Armand Joulin, Sumit Chopra, Michael Mathieu, Marc'Aurelio Ranzato
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
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
- 26.5M
- Données d'entraînement
- tokens
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Open source
code, BSD license: https://github.com/facebookarchive/SCRNNs
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
- 306
- Données de référence
- SCRN(Structurally Constrained Recurrent Network)
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Learning Longer Memory in Recurrent Neural Networks
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) a été publié par Facebook AI Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2014. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
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.
Réponses
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) — questions courantes
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 26.5M. 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.
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Facebook AI Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2014. 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.
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— 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.
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
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.