Recursive Neural Network
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
- 28 June 2011
- Szerzők
- R. Socher, Cliff Chiung-Yu Lin, A. Ng, Christopher D. Manning
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Language
- Feladat
- Representation learning
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
- 573,285 tokens
Full WSJ dataset: 1000000 words (https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC99T42) Using 20 out of 24 splits for training: 1000000*(20/24)=833333.333
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
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Parsing natural scenes and natural language with recursive neural networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Recursive Neural Network ki lett adva által Stanford University, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2011. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása representation learning.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 573,285 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
Recursive Neural Network — gyakori kérdések
Recursive Neural Network— 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 Neural Network— 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 Neural Network— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Recursive Neural Network— Ki készítette ezt?
Kiadta Stanford University, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Recursive Neural Network— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2011. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Recursive Neural Network— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot representation learning. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
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..