Elastic weight consolidation
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
- DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 2 December 2016
- Szerzők
- James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, Joel Veness, Guillaume Desjardins, Andrei A. Rusu, Kieran Milan, John Quan, Tiago Ramalho, Agnieszka Grabska-Barwinska, Demis Hassabis, Claudia Clopath, Dharshan Kumaran, Raia Hadsell
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Games
- Feladat
- Image classification, Atari
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
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 9,809
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Elastic weight consolidation ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt December 2016. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Vision, Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification, Atari.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited.
Válaszok
Elastic weight consolidation — gyakori kérdések
Elastic weight consolidation— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Elastic weight consolidation— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Elastic weight consolidation— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification, Atari. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Elastic weight consolidation— 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.
Elastic weight consolidation— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Elastic weight consolidation— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..