Deep Deterministic Policy Gradients

Zárt súlyok Google DeepMind September 2015

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 DeepMind
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
9 September 2015
Szerzők
TP Lillicrap, JJ Hunt, A Pritzel, N Heess, T Erez

Mit csinál

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

Tartomány
Robotics
Feladat
Robotic manipulation, Self-driving car

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
15,374

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Continuous control with deep reinforcement learning
Utoljára frissítve
25 May 2026

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

Deep Deterministic Policy Gradients ki lett adva által Google DeepMind, az országban rögzítve mint United States of America, alatt September 2015. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.

Működik a területen a Robotics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása robotic manipulation, Self-driving car.

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Képzés és származás

A kiválasztási kritériuma: highly cited.

Válaszok

Deep Deterministic Policy Gradients — gyakori kérdések

01

Deep Deterministic Policy Gradients— 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

Deep Deterministic Policy Gradients— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

03

Deep Deterministic Policy Gradients— Ki készítette ezt?

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

04

Deep Deterministic Policy Gradients— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

Deep Deterministic Policy Gradients— Mire használják?

Működik a területen a Robotics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot robotic manipulation, Self-driving car. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

06

Deep Deterministic Policy Gradients— 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..