GRUs

Poids fermés University of Montreal / Université de Montréal,Jacobs University,University of Maine June 2014

Aucune estimation

Aucun besoin matériel pour ce modèle

Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.

Enregistrement terminé

Spécification complète

Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.

Origine

Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.

Organisation
University of Montreal / Université de Montréal,Jacobs University,University of Maine
Type d'organisation
Academia,Academia,Academia
Pays
Canada, Germany, United States of America
Publié
3 June 2014
Auteurs
Kyunghyun Cho, Bart van Merrienboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, Yoshua Bengio

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language modeling, Translation

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.

Données d'entraînement
tokens

Comment il est classé

Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Pourquoi c'est suivi
Highly cited
Confiance d'enregistrement
Unknown
Citations
26,262

Sources

D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
Dernière mise à jour
25 May 2026

Ce que signifient les chiffres

Ce que ce modèle est

GRUs was published by University of Montreal / Université de Montréal,Jacobs University,University of Maine, in Canada, in June 2014. It comes out of academia,Academia,Academia.

It works in Language, and is recorded as doing language modeling, Translation.

Ses poids n'ont jamais été publiés, donc on ne peut y accéder que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.

Entraînement et provenance

It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.

Réponses

GRUs — Questions fréquentes

01

When was GRUs released?

GRUs was published in June 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

02

What is GRUs used for?

GRUs works in Language, and is recorded as handling language modeling, Translation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

03

What GPU do I need to run GRUs?

None. GRUs is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

04

Is GRUs open source?

The licensing for GRUs was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

05

How many parameters does GRUs have?

No parameter count has been published for GRUs, which is why no memory or speed figure appears on this page.

06

Who created GRUs?

GRUs was published by University of Montreal / Université de Montréal,Jacobs University,University of Maine, based in Canada, categorised as academia,Academia,Academia.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour de l'enregistrement 25 May 2026

Dans l'autre sens

Regardez-la de l'autre côté ?

Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.