DBN for NLP

Zárt súlyok Microsoft,University of Toronto 1M Paraméterek February 2014

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
Microsoft,University of Toronto
Szervezet típusa
Industry,Academia
Ország
United States of America, Canada
Közölt
11 February 2014
Szerzők
R Sarikaya, GE Hinton, A Deoras

Mit csinál

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

Tartomány
Language
Feladat
Text classification

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
1M

Assuming 1000 input features, 35 classes and 3 hidden layers of 500 units each

Képzési adatok
27,000 tokens

The training data has 27K automatically transcribed utterances amounting to 178K words.

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Hivatkozások
445

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Application of Deep Belief Networks for Natural Language Understanding
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

DBN for NLP ki lett adva által Microsoft,University of Toronto, az országban rögzítve mint United States of America, alatt February 2014. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text classification.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Hogyan lett betanítva

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 27,000 szöveg tokenjei

Válaszok

DBN for NLP — gyakori kérdések

01

DBN for NLP— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1M. Assuming 1000 input features, 35 classes and 3 hidden layers of 500 units each. 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.

02

DBN for NLP— Ki készítette ezt?

Kiadta Microsoft,University of Toronto, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.

03

DBN for NLP— Mikor adták ki?

Kibocsátották a February 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

04

DBN for NLP— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text classification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

05

DBN for NLP— 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.

06

DBN for NLP— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..