Neocognitron
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 1980
- Auteurs
- K Fukushima, S Miyake
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Character recognition (OCR)
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
- 1.1M
- Données d'entraînement
- 5 tokens
"The synaptic connections from S-layers to C-layers are fixed and unmodifiable. [...] The numbers of excitatory cells in these seven layers are: 16x16 in U0, 16x16x24 in Us1, 10x10x 24 in Uc1, 8x8x24 in Us2, 6x 6x 24 in Uc2, 2x2x24 in Us3, and 24 in Uc3 [...] the number of input synapses to each S-cell is 5 x 5 in layer Us1 and 5x5x24 in layers Us2 and Us3 [...] The number of excitatory input synapses to each C-cell is 5x5 in layers Uc1 and Uc2, and is 2x2 in layer Uc3 " The number of synapse…
"In order to self-organize the network, we have presented five stimulus patterns "0", "1", "2", "3", and "4", which are shown in Fig. 6"
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 2.7 × 10⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
"It does not necessarily mean that all of these input synapses are always fully reinforced. In usual situations, only some of these input synapses are reinforced, and the rest of them remains in small values [...] Each of the five stimulus patterns has been presented 20 times to the network. By that time, self organization of the network has almost been completed." We multiply by 2 to account for multadds in the forward pass. There is no real backward pass, weights are only updated sparsely. E…
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 5,782
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Contexte
Neocognitron a été publié par NHK Broadcasting Science Research Laboratories, dans le pays enregistré comme Japan, durant April 1980. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de character recognition (OCR).
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.
Comment il a été entraîné
L'entraînement a consommé environ 2.7 × 10⁸ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 5 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. highly cited.
Réponses
Neocognitron — questions courantes
Neocognitron— 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.
Neocognitron— 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.
Neocognitron— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1.1M. "The synaptic connections from S-layers to C-layers are fixed and unmodifiable. [...] The numbers of excitatory cells in these seven layers are: 16x16 in U0, 16x16x24 in Us1, 10x10x 24 in Uc1, 8x8x24 in Us2, 6x 6x 24 in Uc2, 2x2x24 in Us3, and 24 in Uc3 [...] the number of input synapses to each S-cell is 5 x 5 in layer Us1 and 5x5x24 in layers Us2 and Us3 [...] The number of excitatory input synapses to each C-cell is 5x5 in layers Uc1 and Uc2, and is 2x2 in layer Uc3 " The number of synapses into each S-layer is: S1: (16*16*24)*(5*5) S2: (8*8*24)*(5*5*24) S3: (2*2*24)*(5*5*24) We assume one parameter a per synapse into each cell in a S-layer, and one parameter b per each cell in a S-layer. 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.
Neocognitron— qui l'a créé ?
Il a été publié par NHK Broadcasting Science Research Laboratories, basé sur Japan, une organisation catégorisée comme industry.
Neocognitron— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 1980. 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.
Neocognitron— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de character recognition (OCR). Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Neocognitron— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.7 × 10⁸ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
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.