WGAN (Wasserstein GAN)
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
- Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 6 December 2017
- Szerzők
- Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Bottou
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation
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
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Wasserstein GAN
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
WGAN (Wasserstein GAN) ki lett adva által Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 2017. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
WGAN (Wasserstein GAN) — gyakori kérdések
WGAN (Wasserstein GAN)— 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.
WGAN (Wasserstein GAN)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
WGAN (Wasserstein GAN)— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
WGAN (Wasserstein GAN)— Ki készítette ezt?
Kiadta Facebook AI Research,Courant Institute of Mathematical Sciences, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
WGAN (Wasserstein GAN)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
WGAN (Wasserstein GAN)— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..