CapsNet (MNIST)

Zárt súlyok Google Brain 8.2M Paraméterek October 2017

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
Google Brain
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
26 October 2017
Szerzők
S Sabour, N Frosst, GE Hinton

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Vision
Feladat
Character recognition (OCR)

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
8.2M

"In terms of number of parameters the baseline has 35.4M while CapsNet has 8.2M parameters and 6.8M parameters without the reconstruction subnetwork"

Képzési adatok
60,000 tokens

Section 5: The dataset has 60K and 10K images for training and testing respectively.

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Hivatkozások
5,094

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Dynamic Routing Between Capsules
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

CapsNet (MNIST) ki lett adva által Google Brain, az országban rögzítve mint United States of America, alatt October 2017. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.

Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása character recognition (OCR).

Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.

Képzés és származás

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 60,000 szöveg tokenjei

Válaszok

CapsNet (MNIST) — gyakori kérdések

01

CapsNet (MNIST)— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

02

CapsNet (MNIST)— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 8.2M. "In terms of number of parameters the baseline has 35.4M while CapsNet has 8.2M parameters and 6.8M parameters without the reconstruction subnetwork". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

03

CapsNet (MNIST)— Ki készítette ezt?

Kiadta Google Brain, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

04

CapsNet (MNIST)— Mikor adták ki?

Kibocsátották a October 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

CapsNet (MNIST)— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot character recognition (OCR). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

06

CapsNet (MNIST)— 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 25 May 2026

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..