Boosting
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
- Bell Laboratories
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 30 November 1992
- Auteurs
- H. Drucker, R. Schapire, Patrice Y. Simard
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
- 2.6K
- Données d'entraînement
- 29,127 tokens
“The network has 4645 neurons, 2578 different weights, and 98442 connections.“
“divided into 9709 training examples and 2007 validation samples.”
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
- Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Likely
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Improving Performance in Neural Networks Using a Boosting Algorithm
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Boosting a été publié par Bell Laboratories, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 1992. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de digit recognition.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 29,127 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. historical significance.
Réponses
Boosting — questions courantes
Boosting— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de digit recognition. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
Boosting— 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.
Boosting— 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.
Boosting— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 2.6K. “The network has 4645 neurons, 2578 different weights, and 98442 connections.“. 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.
Boosting— qui l'a créé ?
Il a été publié par Bell Laboratories, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
Boosting— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 1992. 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.
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.