ReLU-Speech
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
- Google,University of Toronto,New York University (NYU)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia,Academia
- Ország
- United States of America, Canada
- Közölt
- 26 May 2013
- Szerzők
- Matthew D. Zeiler, Marc'Aurelio Ranzato, R. Monga, Mark Z. Mao, K. Yang, Quoc V. Le, Patrick Nguyen, A. Senior, Vincent Vanhoucke, J. Dean, Geoffrey E. Hinton
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
- 101.7M
- Képzési adatok
- tokens
"The overall input dimensionality is 1040," "All layers of our networks have 2560 hidden units " "used to generate 7969 context-dependent tied acoustic states" Largest model: 12 hidden layers (Fig 4) Parameters: 1040*2560+12*2560*2560+2560*7969=101706240
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
- 1.3 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"across 4 machines using up to 4 CPUs each" CPU model not specified, I assumed a Sandy Bridge with 16 FLOP/cycle and 3.3GhZ based on the publication year (4*16*3300000000=211200000000 FLOP/s per machine) Compute: 4*211200000000*168*60*60*0.3 = 1.53e17 Alternatively, the training set is "several hundred hours of speech", with inputs consisting of 26 frames, each frame is 10ms apart. If we assume 400h of training data, 400h/10ms/26= 5,538,461 inputs 6 * 101706240 * 5,538,461 = 3.38e15 FLOPs per e…
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 168 hours (7 days)
"The results we report are obtained by training for one week."
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Training cost,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
I don't see any standard benchmarks that they used for evaluations
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- On rectified linear units for speech processing
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
ReLU-Speech ki lett adva által Google,University of Toronto,New York University (NYU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt May 2013. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Academia,Academia.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.3 × 10¹⁷ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: training cost,SOTA improvement.
Válaszok
ReLU-Speech — gyakori kérdések
ReLU-Speech— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 101.7M. "The overall input dimensionality is 1040," "All layers of our networks have 2560 hidden units " "used to generate 7969 context-dependent tied acoustic states" Largest model: 12 hidden layers (Fig 4) Parameters: 1040*2560+12*2560*2560+2560*7969=101706240. 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.
ReLU-Speech— Ki készítette ezt?
Kiadta Google,University of Toronto,New York University (NYU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia,Academia.
ReLU-Speech— Mikor adták ki?
Kibocsátották a May 2013. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ReLU-Speech— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
ReLU-Speech— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.3 × 10¹⁷ 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.
ReLU-Speech— 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.
ReLU-Speech— 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..