Sparse digit recognition SVM
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 Lubeck
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 19 November 2008
- Szerzők
- Kai Labusch, Erhadt Barth, Thomas Martinetz
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image 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
- tokens
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Unknown
- Hivatkozások
- 124
"Finally, we train a support vector machine (SVM) on the resulting feature vectors and obtain state-of-the-art classification performance in the digit recognition task defined by the MNIST benchmark"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Simple method for high-performance digit recognition based on sparse coding
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Sparse digit recognition SVM ki lett adva által University of Lubeck, az országban rögzítve mint Germany, alatt November 2008. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.
Válaszok
Sparse digit recognition SVM — gyakori kérdések
Sparse digit recognition SVM— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Sparse digit recognition SVM— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Sparse digit recognition SVM— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Lubeck, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Sparse digit recognition SVM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a November 2008. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Sparse digit recognition SVM— 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.
Sparse digit recognition SVM— 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.
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..