PDP model for serial order

Poids fermés University of California San Diego January 1986

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
5 January 1986
Auteurs
Jordan, M.I.

Ce qu'il fait

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

Domaine
Speech
Tâche
Speech synthesis

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
64 tokens

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
Unknown
Citations
1,502

Sources

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

Référence
Serial order: A parallel distributed processing approach
Dernière mise à jour
28 November 2025

Ce que les chiffres signifient

À propos de ce modèle

PDP model for serial order a été publié par University of California San Diego, dans le pays enregistré comme United States of America, durant January 1986. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.

Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de speech synthesis.

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

L'ensemble d'entraînement a duré environ 64 jetons de texte

Réponses

PDP model for serial order — questions courantes

01

PDP model for serial order— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de speech synthesis. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

02

PDP model for serial order— 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

PDP model for serial order— 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

PDP model for serial order— 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.

05

PDP model for serial order— 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.

06

PDP model for serial order— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 1986. 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.