AdaRNN
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Beihang University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- China
- Kiadva
- 1 June 2014
- Szerzők
- Li Dong, Furu Wei, Chuanqi Tan, Duyu Tang, M. Zhou, Ke Xu
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Language
- Feladat
- Sentiment classification
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Paraméterek
- 13K
- Képzési adatok
- 6,248 tokens
D=25 "For recursive neural models, the dimension of word vector is set to 25, and f = tanh is used as the nonlinearity function. We employ 10 composition matrices in AdaRNN." Composition matrices: "W ∈ R D×2D is the composition matrix, and b is the bias vector." C=10 "We employ 10 composition matrices in AdaRNN." Combination matrix: "S ∈ R C×(2D+|e|) is the matrix used to determine which composition function we use, vl , vr are the left and right child vectors, and e are external feature vector.…
"Training data consists of 6,248 tweets,"
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Rögzítési bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Adaptive Recursive Neural Network for Target-dependent Twitter Sentiment Classification
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
AdaRNN was published by Beihang University, in China, in June 2014. The organisation is categorised as academia.
It works in Language, and is recorded as doing sentiment classification.
Súlyait soha nem publikálták, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, amely ezt megváltoztatja.
Mi került a megépítésébe
Around 6,248 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is highly cited.
Válaszok
AdaRNN — Gyakran ismételt kérdések
When was AdaRNN released?
AdaRNN was published in June 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is AdaRNN used for?
AdaRNN works in Language, and is recorded as handling sentiment classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run AdaRNN?
None. AdaRNN is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is AdaRNN open source?
The licensing for AdaRNN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does AdaRNN have?
AdaRNN has 13K parameters. D=25 "For recursive neural models, the dimension of word vector is set to 25, and f = tanh is used as the nonlinearity function. We employ 10 composition matrices in AdaRNN." Composition matrices: "W ∈ R D×2D is the composition matrix, and b is the bias vector." C=10 "We employ 10 composition matrices in AdaRNN." Combination matrix: "S ∈ R C×(2D+|e|) is the matrix used to determine which composition function we use, vl , vr are the left and right child vectors, and e are external feature vector. In this work, e is a one-hot binary feature vector which indicates what the dependency type is." |e| > 4: (see Figure 2) Weights: 10 * 25 * 50 + 10 * (50+4) =13040 (ignoring embedding to the 25 dimension embedding space). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created AdaRNN?
AdaRNN was published by Beihang University, based in China, categorised as academia.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.