Perceptron (1960)
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
- Cornell Aeronautical Laboratory
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 30 March 1960
- Auteurs
- Frank Rosenblatt
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification
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
- 1K
- Données d'entraînement
- 100 tokens
" The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point."
from the text "The two main simulation programs total about 5000 words each."
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
- 7.2 × 10⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
4000 * 12000 * 15 from the text "This program uses the IBM 704 computer to simulate per-ceptual learning, recognition, and spontaneous classification of visual stimuli in the perceptron," from https://en.wikipedia.org/wiki/IBM_704 The 704 can execute up to 12,000 floating-point additions per second. " For the first system, the computing time averaged about 15 seconds per stimulus cycle, " In Fig 10 we see up to 4000 stimuli
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
- Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 394
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Perceptron Simulation Experiments
- Dernière mise à jour
- 11 February 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Perceptron (1960) a été publié par Cornell Aeronautical Laboratory, dans le pays enregistré comme United States of America, durant March 1960. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
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.
Entraînement et provenance
La production a nécessité des calculs totalisant environ 7.2 × 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 100 jetons de texte
Son critère d'inclusion : historical significance.
Réponses
Perceptron (1960) — questions courantes
Perceptron (1960)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.2 × 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 1K. " The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point.". 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.
Perceptron (1960)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Cornell Aeronautical Laboratory, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia.
Perceptron (1960)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 1960. 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.
Perceptron (1960)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
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.