Neuro-Symbolic Concept Learner
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
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
- Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,MIT-IBM Watson AI Lab,DeepMind
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Academia,Industry,Industry
- Ország
- United States of America, China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 26 April 2019
- Szerzők
- Jiayuan Mao, Chuang Gan, Pushmeet Kohli, Joshua B. Tenenbaum, Jiajun Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Language
- Feladat
- Visual question answering, Semantic segmentation
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
- 100,000 tokens
CLEVR, ImageNet, VQS 5000 in CLEVR 64509 in VQS and whole ImageNet for pretraining "We train NS-CL on 5K images (<10% of CLEVR’s 70K training images). We generate 20 questions for each image for the entire curriculum learning process" section 4.3 "All models use a pre-trained semantic parser on the full CLEVR dataset" "The only extra supervision of the visual perception module comes from the pre-training of the perception modules on ImageNet (Deng et al., 2009). To quantify the influence of th…
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open source
MIT code: https://github.com/vacancy/NSCL-PyTorch-Release
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
- 837
"NS-CL’s modularized design enables interpretable, robust, and accurate visual reasoning: it achieves state-of-the-art performance on the CLEVR datase"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- The Neuro-Symbolic Concept Learner: Interpreting Scenes, Words, and Sentences From Natural Supervision
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Neuro-Symbolic Concept Learner ki lett adva által Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,MIT-IBM Watson AI Lab,DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2019. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia,Academia,Industry,Industry.
Működik a területen a Vision, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása visual question answering, Semantic segmentation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 100,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: sOTA improvement.
Válaszok
Neuro-Symbolic Concept Learner — gyakori kérdések
Neuro-Symbolic Concept Learner— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Neuro-Symbolic Concept Learner— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Neuro-Symbolic Concept Learner— Ki készítette ezt?
Kiadta Massachusetts Institute of Technology (MIT),Tsinghua University,MIT-IBM Watson AI Lab,DeepMind, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia,Academia,Industry,Industry.
Neuro-Symbolic Concept Learner— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2019. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Neuro-Symbolic Concept Learner— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot visual question answering, Semantic segmentation. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Neuro-Symbolic Concept Learner— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
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..