Recursive sentiment autoencoder
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
- Stanford University
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 July 2011
- Szerzők
- R. Socher, J. Pennington, E. H. Huang, A. Y. Ng, and C. D. Manning
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.
- Képzési adatok
- 31,675 tokens
They use several datasets for self-supervised and supervised learning
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 1,477
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Semi-supervised recursive autoencoders for predicting sentiment distributions
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Recursive sentiment autoencoder ki lett adva által Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2011. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 31,675 szöveg tokenjei
Válaszok
Recursive sentiment autoencoder — gyakori kérdések
Recursive sentiment autoencoder— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Recursive sentiment autoencoder— 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.
Recursive sentiment autoencoder— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Recursive sentiment autoencoder— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Recursive sentiment autoencoder— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Recursive sentiment autoencoder— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2011. 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..