RBM Image Classifier
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
- 8 April 2009
- Szerzők
- Alex Krizhevsky
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Numerikus formátum
- FP32
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
- 80M
- Képzési adatok
- 6,144,050,000 tokens
Best performing model (see Figure 3.1) had 10,000 hidden units in one hidden layer and 8000 visible units
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
- Likely
- Hivatkozások
- 39,635
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
RBM Image Classifier ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt April 2009. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A tanító készlet kb. futott 6,144,050,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
RBM Image Classifier — gyakori kérdések
RBM Image Classifier— 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.
RBM Image Classifier— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
RBM Image Classifier— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 80M. Best performing model (see Figure 3.1) had 10,000 hidden units in one hidden layer and 8000 visible units. 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.
RBM Image Classifier— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
RBM Image Classifier— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 2009. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
RBM Image Classifier— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. 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..