DQN
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
- DeepMind
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 19 December 2013
- Szerzők
- V Mnih, K Kavukcuoglu, D Silver, A Graves
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
- 836.1K
- Képzési adatok
- 160,000,000 tokens
"The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The…
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Network is 84x84x4 input, 16, 8x8, stride 4, 32 4x4 stride 2, 256 fully connected First layer: 20*20*4*16*8*8 = 1638400 Second layer: 9*9*16*32*4*4 = 663552 Third layer: 9*9*32*256 = 663552 Total ~ 2965504 2965504 * 5M updates * 32 batch size * 2 multiply-add * 3 backward pass = 2965504*50000*100*32*6 = 2846883840000000
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,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 13,665
"Our approach gave state-of-the-art results in six of the seven games it was tested on, with no adjustment of the architecture or hyperparameters."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
DQN ki lett adva által DeepMind, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt December 2013. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása atari.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 160,000,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
DQN — gyakori kérdések
DQN— 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— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 836.1K. "The input to the neural network consists is an 84 × 84 × 4 image produced by φ. The first hidden layer convolves 16 8 × 8 filters with stride 4 with the input image and applies a rectifier nonlinearity [10, 18]. The second hidden layer convolves 32 4 × 4 filters with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity. The final hidden layer is fully-connected and consists of 256 rectifier units. The output layer is a fully connected linear layer with a single output for each valid action. The number of valid actions varied between 4 and 18 on the games we considered." Parameter: 4*16*8*8+16*32*4*4+10*10*32*256+18*256=836096. 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— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepMind, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DQN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2013. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
DQN— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot atari. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
DQN— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
DQN— 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.
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..