CTC-Trained LSTM
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
- IDSIA,Technical University of Munich
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Switzerland, Germany
- Publié
- 25 June 2006
- Auteurs
- Alex Graves, Santiago Fernández, Faustino Gómez, Jürgen Schmidhuber
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)
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
- 114.7K
- Données d'entraînement
- tokens
"The hidden layers were fully connected to themselves and the output layer, and fully connected from the input layer. The input layer was size 26, the softmax output layer size 62 (61 phoneme categories plus the blank label), and the total number of weights was 114, 662." https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf
4162 utterances, guesstimated avg 10 words per utterance
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.
- Citations
- 4,862
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
CTC-Trained LSTM a été publié par IDSIA,Technical University of Munich, dans le pays enregistré comme Switzerland, durant June 2006. L'organisation de publication est catégorisée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech recognition (ASR).
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.
Réponses
CTC-Trained LSTM — questions courantes
CTC-Trained LSTM— 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.
CTC-Trained LSTM— 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.
CTC-Trained LSTM— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 114.7K. "The hidden layers were fully connected to themselves and the output layer, and fully connected from the input layer. The input layer was size 26, the softmax output layer size 62 (61 phoneme categories plus the blank label), and the total number of weights was 114, 662." https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf. 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.
CTC-Trained LSTM— qui l'a créé ?
Il a été publié par IDSIA,Technical University of Munich, basé sur Switzerland, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
CTC-Trained LSTM— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans June 2006. 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.
CTC-Trained LSTM— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech recognition (ASR). Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
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.