DQN-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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 25 February 2015
- Szerzők
- Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, Demis Hassabis
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- 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.
- Paraméterek
- 1.7M
- Képzési adatok
- 12,500,000 tokens
"The input to the neural network consists of an 84x84x4 image produced by the preprocess-ing mapw. The first hidden layer convolves 32 filters of 8x8 with stride 4 with theinput image and applies a rectifier nonlinearity. The second hidden layer con-volves 64 filters of 4x4 with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity.This is followedby a thirdconvolutional layer thatconvolves 64 filtersof 3x3 withstride 1 followed by a rectifier. The final hidden layer is fully-connected and con-si…
Methods: "we trained for a total of 50 million frames"
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
- Hivatkozások
- 25,403
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Human-level control through deep reinforcement learning
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
DQN-2015 ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2015. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása atari.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 12,500,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
DQN-2015 — gyakori kérdések
DQN-2015— 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.
DQN-2015— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
DQN-2015— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.7M. "The input to the neural network consists of an 84x84x4 image produced by the preprocess-ing mapw. The first hidden layer convolves 32 filters of 8x8 with stride 4 with theinput image and applies a rectifier nonlinearity. The second hidden layer con-volves 64 filters of 4x4 with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity.This is followedby a thirdconvolutional layer thatconvolves 64 filtersof 3x3 withstride 1 followed by a rectifier. The final hidden layer is fully-connected and con-sists of 512 rectifier units. The output layer is a fully-connected linear layer with asingle output for each valid action. The number of valid actions varied between 4 and 18 on the games we considered." Example num params here: https://colab.research.google.com/drive/1Ty6SFYWd7EcKoxJohucL2OdiLR_3oXnI?usp=sharing. 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.
DQN-2015— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DQN-2015— Mikor adták ki?
Kibocsátották a February 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DQN-2015— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot atari. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..