ReLU (NORB)
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
- 15 June 2010
- Szerzők
- Nair, V., Hinton, G. E.
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Object recognition
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
- 16.2M
- Képzési adatok
- 291,600 tokens
"The stereo-pair images are subsampled from their original resolution of 108 × 108 × 2 to 32 × 32 × 2 to speed up experiments [...] the architecture with the best results have 4000 units in the first layer and 2000 in the second [...] there are 58,320 test cases (9,720 cases per class) " So the architecture has (32*32*2+1)x4000 + (4000+1)*2000 + (2000+1)*58,320/9,720 parameters
"There are 291,600 training cases (48,600 cases per class) and 58,320 test cases (9,720 cases per class)."
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
- Hivatkozások
- 18,270
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Rectified linear units improve restricted boltzmann machines
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
ReLU (NORB) ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt June 2010. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object recognition.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 291,600 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
ReLU (NORB) — gyakori kérdések
ReLU (NORB)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
ReLU (NORB)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2010. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ReLU (NORB)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object recognition. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
ReLU (NORB)— 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 (NORB)— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ReLU (NORB)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 16.2M. "The stereo-pair images are subsampled from their original resolution of 108 × 108 × 2 to 32 × 32 × 2 to speed up experiments [...] the architecture with the best results have 4000 units in the first layer and 2000 in the second [...] there are 58,320 test cases (9,720 cases per class) " So the architecture has (32*32*2+1)x4000 + (4000+1)*2000 + (2000+1)*58,320/9,720 parameters. 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.
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..