RNN (SGD+CLR)
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 Montreal / Université de Montréal
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 14 December 2012
- Szerzők
- Yoshua Bengio, Nicolas Boulanger-Lewandowski and Razvan Pascanu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Audio
- Feladat
- Language modeling, Audio generation
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
- 195.6K
- Képzési adatok
- tokens
It uses 400 hidden units (selected via hyperparameter tuning) The input size is 88 (corresponding to the 88 piano pitches) It uses rectified linear units, so no activation function parameters So the number of parameters would be: Input to hidden weights: 88 * 400 = 35,200 Hidden to hidden weights: 400 * 400 = 160,000 Biases: 400 Total: ~195,600 parameters Above estimate is by Claude 2. Should be checked manually.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 647
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Advances in Optimizing Recurrent Networks
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
RNN (SGD+CLR) ki lett adva által University of Montreal / Université de Montréal, az országban rögzítve mint Canada, alatt December 2012. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Audio, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling, Audio generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
RNN (SGD+CLR) — gyakori kérdések
RNN (SGD+CLR)— Mire használják?
Működik a területen a Audio, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling, Audio generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
RNN (SGD+CLR)— 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.
RNN (SGD+CLR)— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
RNN (SGD+CLR)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 195.6K. It uses 400 hidden units (selected via hyperparameter tuning) The input size is 88 (corresponding to the 88 piano pitches) It uses rectified linear units, so no activation function parameters So the number of parameters would be: Input to hidden weights: 88 * 400 = 35,200 Hidden to hidden weights: 400 * 400 = 160,000 Biases: 400 Total: ~195,600 parameters Above estimate is by Claude 2. Should be checked manually. 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.
RNN (SGD+CLR)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Montreal / Université de Montréal, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
RNN (SGD+CLR)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2012. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..