Stacked Semisuperviser Autoencoders
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
- New York University (NYU),Microsoft
- Szervezet típusa
- Academia,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 15 July 2008
- Szerzők
- MA Ranzato, M Szummer
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Document representation
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
- 3M
- Képzési adatok
- tokens
"The 20 Newsgroups dataset contains 18845 postings taken from the Usenet newsgroup collection. Documents are partitioned into 20 topics. The dataset is split into 11314 training documents and 7531 test documents. Training and test articles are separated in time. Reuters has a predefined ModApte split of the data into 11413 training documents and 4024 test doc- uments. Documents belong to one of 91 topics. The Ohsumed dataset has 34389 documents with 30689 words and each document might be assigne…
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 243
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Semisupervised learning of compact document representations with deep networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Stacked Semisuperviser Autoencoders ki lett adva által New York University (NYU),Microsoft, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 2008. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása document representation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
Stacked Semisuperviser Autoencoders — gyakori kérdések
Stacked Semisuperviser Autoencoders— 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.
Stacked Semisuperviser Autoencoders— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Stacked Semisuperviser Autoencoders— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 3M. 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.
Stacked Semisuperviser Autoencoders— Ki készítette ezt?
Kiadta New York University (NYU),Microsoft, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry.
Stacked Semisuperviser Autoencoders— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2008. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Stacked Semisuperviser Autoencoders— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot document representation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
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..