Layer Normalization: Handwriting sequence generation
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
- University of Toronto
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 21 July 2016
- Szerzők
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Image generation
- Feladat
- Image generation
- Alapmodell
- RNN+weight noise+dynamic eval
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
- 3.7M
- Képzési adatok
- 8,525,300 tokens
The total number of weights was increased to approximately 3.7M.
12179*700=8525300 There are, in total, 12179 handwriting line sequences. The input string is typically more than 25 characters and the average handwriting line has a length around 700.
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Hogyan jött létre
- Operation counting
- Finomhangolás számítás
- 1.9 × 10¹⁴ FLOP
=8525300*3700000*6=1.8926166e+14
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Layer Normalization
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Layer Normalization: Handwriting sequence generation ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt July 2016. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Image generation, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image generation.
Ez alapoz. RNN+weight noise+dynamic eval. A legtöbb modell ezen a skálán egy meglévő alaphoz van igazítva, ahelyett, hogy semmiből épült volna.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 8,525,300 szöveg tokenjei
Válaszok
Layer Normalization: Handwriting sequence generation — gyakori kérdések
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— 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.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3.7M. The total number of weights was increased to approximately 3.7M. 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.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— Mire használják?
Működik a területen a Image generation, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image generation. 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..