Restricted Boltzmann machine for Face Recognition
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,University College London (UCL)
- Type d'organisation
- Academia,Academia
- Pays
- Canada, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 1 April 2001
- Auteurs
- Yee Whye Teh, Geoffrey E. Hinton
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Face recognition
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
- tokens
"Our version of the FERET database contained 1002 frontal face images of 429 individuals taken over a period of a few years under varying lighting conditions. Of these images, 818 are used as both the gallery and the training set"
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
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Rate-coded Restricted Boltzmann Machines for Face Recognition
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition a été publié par University of Toronto,University College London (UCL), dans le pays enregistré comme Canada, durant April 2001. Cela provient d'une organisation classée comme academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de face recognition.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Réponses
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition — questions courantes
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Toronto,University College London (UCL), basé sur Canada, une organisation catégorisée comme academia,Academia.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2001. 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.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de face recognition. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— 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.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— 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.
Restricted Boltzmann machine for Face Recognition— 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.