BP-DBN
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 Toronto
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Canada
- Publié
- 1 January 2009
- Auteurs
- Abdel-rahman Mohamed, George Dahl, and Geoffrey Hinton
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Speech recognition (ASR)
- Approche
- Supervised
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
- 18M
- Données d'entraînement
- tokens
429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA Tesla S1070
- Chips utilisés
- 1
- Consommation d'énergie
- 984 W
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
- Unreleased
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
- Historical significance,SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
"On the standard TIMIT corpus, DBNs consistently outperform other techniques and the best DBN achieves a phone error rate (PER) of 23.0% on the TIMIT core test set."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep Belief Networks for phone recognition
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
BP-DBN a été publié par University of Toronto, dans le pays enregistré comme Canada, durant January 2009. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech recognition (ASR).
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : historical significance,SOTA improvement.
Réponses
BP-DBN — questions courantes
BP-DBN— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Toronto, basé sur Canada, une organisation catégorisée comme academia.
BP-DBN— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans January 2009. 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.
BP-DBN— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech recognition (ASR). Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
BP-DBN— 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.
BP-DBN— 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.
BP-DBN— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 18M. 429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input. 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.
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.