Paragraph Vector
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
- 14 May 2014
- Szerzők
- Quoc V. Le, Tomas Mikolov
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling
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
- 32M
- Képzési adatok
- 16,500,000 tokens
75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011
"25,000 labeled training instances, 25,000 labeled test in- stances and 50,000 unlabeled training instances."
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
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Distributed Representations of Sentences and Documents
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Paragraph Vector ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2014. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 16,500,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited.
Válaszok
Paragraph Vector — gyakori kérdések
Paragraph Vector— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 32M. 75000*400+5000*400=32000000 "We learn the word vectors and paragraph vectors using 75,000 training documents" "In PV-DM, the learned vector representations have 400 dimensions for both words and documents" Paragraph embedding of dimension number of paragraphs * embedding size Word embedding of dimension |V|*embedding size Assuming vocabulary of 5000 since results are compared directly to Maas et. al., 2011. 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.
Paragraph Vector— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Paragraph Vector— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Paragraph Vector— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Paragraph Vector— 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.
Paragraph Vector— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..