DBLSTM

Zárt súlyok University of Toronto 29.9M Paraméterek December 2013

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
University of Toronto
Szervezet típusa
Academia
Ország
Canada
Közölt
8 December 2013
Szerzők
A Graves, N Jaitly, A Mohamed

Mit csinál

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

Tartomány
Speech
Feladat
Speech recognition (ASR)

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
29.9M

"The DBLSTM network had five bidirectional hidden levels, with 500 LSTM cells in each of the forward and backward layers, and a size 3385 softmax output layer, giving a total of 29.9M weights."

Képzési adatok
5,040,000 tokens

Hogyan van besorolva

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

Hivatkozások
1,597

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Hybrid speech recognition with Deep Bidirectional LSTM
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Háttér

DBLSTM ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt December 2013. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.

Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).

Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.

Mi került a felépítésébe

Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 5,040,000 szöveg tokenjei

Válaszok

DBLSTM — gyakori kérdések

01

DBLSTM— 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.

02

DBLSTM— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

03

DBLSTM— 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.

04

DBLSTM— Nyílt forráskódú?

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

05

DBLSTM— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 29.9M. "The DBLSTM network had five bidirectional hidden levels, with 500 LSTM cells in each of the forward and backward layers, and a size 3385 softmax output layer, giving a total of 29.9M weights.". 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.

06

DBLSTM— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

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..