PoE MNIST
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 College London (UCL)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publié
- 28 November 2000
- Auteurs
- Guy Mayraz, 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
- Digit 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.
- paramètres
- 3.9M
- Données d'entraînement
- 54,000 tokens
- Époques
- 500
10 models, one for each digit. Largest models: 500 epochs, 500 hidden units (Table 2) "The largest network was the best, even though each digit model contains 392,500 parameters trained on only 4,400 images" "the classification network had 30 inputs and therefore 300 weights and 10 output biases." Total: 392500*10 + 310 = 3,925,310
Total training data size is 60000 but the subnetworks were trained on smaller subsets.
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 5.2 × 10¹³ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
Each model was trained on 4400 examples: "The largest network was the best, even though each digit model contains 392,500 parameters trained on only 4,400 images." Table 2, largest network trained 500 epochs. 10 * 6 * 392500 * 4400 * 500 = 51,810,000,000,000
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Recognizing Hand-written Digits Using Hierarchical Products of Experts
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
PoE MNIST a été publié par University College London (UCL), dans le pays enregistré comme United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durant November 2000. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de digit 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.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 5.2 × 10¹³ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 54,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : historical significance.
Réponses
PoE MNIST — questions courantes
PoE MNIST— 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.
PoE MNIST— 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.
PoE MNIST— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 3.9M. 10 models, one for each digit. Largest models: 500 epochs, 500 hidden units (Table 2) "The largest network was the best, even though each digit model contains 392,500 parameters trained on only 4,400 images" "the classification network had 30 inputs and therefore 300 weights and 10 output biases." Total: 392500*10 + 310 = 3,925,310. 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.
PoE MNIST— qui l'a créé ?
Il a été publié par University College London (UCL), basé sur United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, une organisation catégorisée comme academia.
PoE MNIST— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2000. 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.
PoE MNIST— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de digit recognition. 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.
PoE MNIST— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 5.2 × 10¹³ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
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.