Kohonen network
Aucune estimation
Aucun besoin matériel pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel, quelle que soit la taille. Il n'est accessible que via son fournisseur, et aucune carte graphique ne change cela.
Enregistrement terminé
Spécification complète
Tout ce qui concerne ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — contexte utile pour évaluer le travail fourni et sa comparaison avec des modèles construits à une échelle différente.
Origine
Qui a construit ce modèle, où et quand il a été publié.
- Organisation
- Helsinki University of Technology
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Finland
- Publié
- 25 July 1981
- Auteurs
- T Kohonen
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut en porter plusieurs de chacun.
- Domaine
- Mathematics
- Tâche
- Dimensionality reduction
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui détermine s'il tient sur une carte graphique donnée.
- Paramètres
- 4.1K
- Données d'entraînement
- 4,000 tokens
The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 parameters.
??? Seemingly no info
Comment il est classé
Étiquettes que le jeu de données source applique lors du suivi des modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Citations
- 11,841
Sources
D'où provient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Self-organized formation of topologically correct feature maps
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que signifient les chiffres
À propos de ce modèle
Kohonen network was published by Helsinki University of Technology, in Finland, in July 1981. It comes out of academia.
It works in Mathematics, and is recorded as doing dimensionality reduction.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Entraînement et provenance
Around 4,000 tokens went into training it.
The reason it appears in this catalogue at all is highly cited.
Réponses
Kohonen network — Questions fréquentes
What is Kohonen network used for?
Kohonen network works in Mathematics, and is recorded as handling dimensionality reduction. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Kohonen network?
None. Kohonen network is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Kohonen network open source?
The licensing for Kohonen network was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Kohonen network have?
Kohonen network has 4.1K parameters. The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Kohonen network?
Kohonen network was published by Helsinki University of Technology, based in Finland, categorised as academia.
When was Kohonen network released?
Kohonen network was published in July 1981. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Dans l'autre sens
Regardez-la de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez connaître tout ce qu'elle pourra exécuter, commencez plutôt par le matériel.