Hierarchical Cognitron
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
- NHK Broadcasting Science Research Laboratories
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- Japan
- Publié
- 1 April 1984
- Auteurs
- K. Fukushima
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Other
- Tâche
- Pattern 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
- 9.3K
- Données d'entraînement
- 5 tokens
Parameters 5*5*9*3*3 + 3*3*9*3*3*9 + 9*3*3*9 = 9315 "The numbers of excitatory cells in these four layers were: 7x7 in U0, 5x5 in U1, 3x3 in U2, and 9 in U3" "Each feature-extracting cell in layer U1 receives excitatory modifiable afferent connections from 3x3 cells in layer U0" "On the other hand, each feature, each extracting cell in layers U2 and U3 receives excitatory modifiable connections from all 9 cells in each of the 3 x 3 hypercolumns in the layer preceding it. Therefore, it receives …
"Five training patterns used for the self-organization are shown in Fig. 4"
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
- Speculative
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- A hierarchical neural network model for associative memory
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Hierarchical Cognitron a été publié par NHK Broadcasting Science Research Laboratories, dans le pays enregistré comme Japan, durant April 1984. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme exécutant la tâche de pattern recognition.
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
L'ensemble d'entraînement a duré environ 5 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : historical significance.
Réponses
Hierarchical Cognitron — questions courantes
Hierarchical Cognitron— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme gérant la tâche de pattern recognition. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Hierarchical Cognitron— 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.
Hierarchical Cognitron— 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.
Hierarchical Cognitron— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 9.3K. Parameters 5*5*9*3*3 + 3*3*9*3*3*9 + 9*3*3*9 = 9315 "The numbers of excitatory cells in these four layers were: 7x7 in U0, 5x5 in U1, 3x3 in U2, and 9 in U3" "Each feature-extracting cell in layer U1 receives excitatory modifiable afferent connections from 3x3 cells in layer U0" "On the other hand, each feature, each extracting cell in layers U2 and U3 receives excitatory modifiable connections from all 9 cells in each of the 3 x 3 hypercolumns in the layer preceding it. Therefore, it receives 3 x 3 x 9 afferent excitatory modifiable connections altogether". 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.
Hierarchical Cognitron— qui l'a créé ?
Il a été publié par NHK Broadcasting Science Research Laboratories, basé sur Japan, une organisation catégorisée comme industry.
Hierarchical Cognitron— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 1984. 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.