SRN-Encoded Grammatical Structures
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 California San Diego
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 1 September 1991
- Auteurs
- J. L. Elman
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.
- Données d'entraînement
- 177,800 tokens
4 training sets of 10k sentences each. Total number of words calculated by multiplying 10k and the avg. number of words per sentence in 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.
- Citations
- 1,717
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
SRN-Encoded Grammatical Structures a été publié par University of California San Diego, dans le pays enregistré comme United States of America, durant September 1991. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language Structure Modeling.
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.
Comment il a été entraîné
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 177,800 jetons de texte
Réponses
SRN-Encoded Grammatical Structures — questions courantes
SRN-Encoded Grammatical Structures— 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.
SRN-Encoded Grammatical Structures— 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.
SRN-Encoded Grammatical Structures— 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.
SRN-Encoded Grammatical Structures— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of California San Diego, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
SRN-Encoded Grammatical Structures— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans September 1991. 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.
SRN-Encoded Grammatical Structures— 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.
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.