LSTM with forget gates

Poids fermés IDSIA 0.3K paramètres January 1999

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
Type d'organisation
Academia
Pays
Switzerland
Publié
2 January 1999
Auteurs
F. A. Gers, J. Schmidhuber, and F. Cummins

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Language
Tâche
Language Structure Modeling

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
0.3K

See Table 1

Données d'entraînement
140,870,000 tokens

Training was stopped after at most 30000 training streams, each of which was ended when the first prediction error or the 100000th successive input symbol occurred NOTE this is a weird task. Not sure how to measure dataset size (#seqs? #symbols?)

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
Highly cited
Citations
6,283

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
Learning to forget: Continual prediction with LSTM
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

Ce que ce modèle est

LSTM with forget gates a été publié par IDSIA, dans le pays enregistré comme Switzerland, durant January 1999. Cela provient d'une organisation classée comme academia.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language Structure Modeling.

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.

Entraînement et provenance

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 140,870,000 jetons de texte

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.

Réponses

LSTM with forget gates — questions courantes

01

LSTM with forget gates— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language Structure Modeling. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

02

LSTM with forget gates— 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.

03

LSTM with forget gates— 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.

04

LSTM with forget gates— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 0.3K. See Table 1. 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.

05

LSTM with forget gates— qui l'a créé ?

Il a été publié par IDSIA, basé sur Switzerland, une organisation catégorisée comme academia.

06

LSTM with forget gates— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 1999. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 28 November 2025

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.