BP-DBN
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
- 1 January 2009
- Szerzők
- Abdel-rahman Mohamed, George Dahl, and Geoffrey Hinton
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech recognition (ASR)
- Megközelítés
- Supervised
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
- 18M
- Képzési adatok
- tokens
429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA Tesla S1070
- Használt chipek
- 1
- Teljesítményfogyasztás
- 984 W
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Unreleased
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Historical significance,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
"On the standard TIMIT corpus, DBNs consistently outperform other techniques and the best DBN achieves a phone error rate (PER) of 23.0% on the TIMIT core test set."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Deep Belief Networks for phone recognition
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
BP-DBN ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt January 2009. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: historical significance,SOTA improvement.
Válaszok
BP-DBN — gyakori kérdések
BP-DBN— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
BP-DBN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a January 2009. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
BP-DBN— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
BP-DBN— 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.
BP-DBN— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
BP-DBN— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 18M. 429*2048+2048*2048*4+2048*183=18030592 Table 2: largest model has 5 layers of 2048 into 183 softmax, 429 input. 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..