Semi-Supervised Embedding for DL
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
- Google,NUANCE Communications,IDIAP,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC)
- Type d'organisation
- Industry,Industry,Academia,Academia
- Pays
- United States of America, Switzerland
- Publié
- 5 July 2008
- Auteurs
- Jason Weston, Frederick, Ratle, Hossein Mobahi, Ronan Collobert
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Other
- Tâche
- Image classification, Language Structure Modeling, Text 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
- 632,000,000 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
- 1,087
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Deep Learning via Semi-Supervised Embedding
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Semi-Supervised Embedding for DL a été publié par Google,NUANCE Communications,IDIAP,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), dans le pays enregistré comme United States of America, durant July 2008. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry,Industry,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification, Language Structure Modeling, Text classification.
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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 632,000,000 jetons de texte
Réponses
Semi-Supervised Embedding for DL — questions courantes
Semi-Supervised Embedding for DL— qui l'a créé ?
Il a été publié par Google,NUANCE Communications,IDIAP,University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC), basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry,Industry,Academia,Academia.
Semi-Supervised Embedding for DL— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans July 2008. 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.
Semi-Supervised Embedding for DL— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification, Language Structure Modeling, Text classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Semi-Supervised Embedding for DL— 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.
Semi-Supervised Embedding for DL— 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.
Semi-Supervised Embedding for DL— 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.
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.