DQN
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
- 19 December 2013
- Auteurs
- V Mnih, K Kavukcuoglu, D Silver, 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
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
- 836.1K
- Données d'entraînement
- 160,000,000 tokens
"The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The…
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Network is 84x84x4 input, 16, 8x8, stride 4, 32 4x4 stride 2, 256 fully connected First layer: 20*20*4*16*8*8 = 1638400 Second layer: 9*9*16*32*4*4 = 663552 Third layer: 9*9*32*256 = 663552 Total ~ 2965504 2965504 * 5M updates * 32 batch size * 2 multiply-add * 3 backward pass = 2965504*50000*100*32*6 = 2846883840000000
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
- Confident
- Citations
- 13,665
"Our approach gave state-of-the-art results in six of the seven games it was tested on, with no adjustment of the architecture or hyperparameters."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
DQN a été publié par DeepMind, dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant December 2013. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Games, et est enregistré comme exécutant la tâche de atari.
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.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 160,000,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited,SOTA improvement.
Réponses
DQN — questions courantes
DQN— 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.
DQN— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 836.1K. "The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The number of valid actions varied between 4 and 18 on the games we considered." Parameter: 4*16*8*8+16*32*4*4+10*10*32*256+18*256=836096. 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.
DQN— 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.
DQN— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2013. 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.
DQN— 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.
DQN— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
DQN— 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.