Hopfield Networks (2020)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
Ez a modell súlyai nyilvánosak, de a paraméterszámokat nem tették közzé. Minden memória- és sebességszám ebből a számból indul, ezért inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Johannes Kepler University Linz,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence,University of Oslo
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia
- Ország
- Austria, Norway
- Közölt
- 16 July 2020
- Szerzők
- Hubert Ramsauer, Bernhard Schäfl, Johannes Lehner, Philipp Seidl, Michael Widrich, Thomas Adler, Lukas Gruber, Markus Holzleitner, Milena Pavlović, Geir Kjetil Sandve, Victor Greiff, David Kreil, Michael Kopp, Günter Klambauer, Johannes Brandstetter, Sepp Hochreiter
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Biology, Vision, Language, Medicine
- Feladat
- Drug discovery, Language modeling, Object recognition, Cancer diagnosis
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Unreleased
copyleft-like license, derivative works must retain this license. code here: https://github.com/ml-jku/hopfield-layers/blob/master/LICENSE
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 634
"Hopfield layers yielded a new state-ofthe-art when compared to different machine learning methods. Finally, Hopfield layers achieved state-of-the-art on two drug design datasets" "Our approach has set a new state-of-the-art and has outperformed other methods <..> on the datasets Tiger, Elephant and UCSB Breast Cancer (see Table 1)."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Hopfield Networks is All You Need
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Hopfield Networks (2020) ki lett adva által Johannes Kepler University Linz,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence,University of Oslo, az országban rögzítve mint Austria, alatt July 2020. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia,Academia.
Működik a területen a Biology, Vision, Language, Medicine, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása drug discovery, Language modeling, Object recognition, Cancer diagnosis.
A közzétett súlyok azt jelentik, hogy a modell a te gépeden fut, nem pedig valaki másén, ami lehetővé teszi az alábbi hardverkérdés megválaszolását.
Hogyan lett betanítva
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Hopfield Networks (2020) — gyakori kérdések
Hopfield Networks (2020)— Hol tudom letölteni?
A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.
Hopfield Networks (2020)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Nem tudjuk megmondani. Nyílt súlyai vannak, de a paraméterek számát nem tették közzé, és minden memória- és sebességszámítás ebből a számból indul. Inkább nem mutatunk semmit, mint egy hamisított becslést.
Hopfield Networks (2020)— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
Hopfield Networks (2020)— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Hopfield Networks (2020)— Ki készítette ezt?
Kiadta Johannes Kepler University Linz,Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence,University of Oslo, alapján Austria, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia.
Hopfield Networks (2020)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2020. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Hopfield Networks (2020)— Mire használják?
Működik a területen a Biology, Vision, Language, Medicine, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot drug discovery, Language modeling, Object recognition, Cancer diagnosis. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..