Optimized Single-layer Net
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
- University of Michigan,Stanford University
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 11 April 2011
- Auteurs
- A Coates, A Ng, H Lee
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification
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
- 50,000 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.
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 4,240
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning
- Dernière mise à jour
- 1 January 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Optimized Single-layer Net a été publié par University of Michigan,Stanford University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant April 2011. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'ensemble d'entraînement a duré environ 50,000 jetons de texte
Réponses
Optimized Single-layer Net — questions courantes
Optimized Single-layer Net— 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.
Optimized Single-layer Net— 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.
Optimized Single-layer Net— 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.
Optimized Single-layer Net— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Michigan,Stanford University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
Optimized Single-layer Net— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2011. 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.
Optimized Single-layer Net— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. 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.
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.