Greedy layer-wise DNN training
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 Montreal / Université de Montréal
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 4 December 2006
- Szerzők
- Y Bengio, P Lamblin, D Popovici
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Other
- Feladat
- Image classification, Regression
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
- 107,100,000 tokens
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
- Unknown
- Hivatkozások
- 5,605
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Greedy layer-wise training of deep networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Greedy layer-wise DNN training ki lett adva által University of Montreal / Université de Montréal, az országban rögzítve mint Canada, alatt December 2006. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Other, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification, Regression.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A tanító készlet kb. futott 107,100,000 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited.
Válaszok
Greedy layer-wise DNN training — gyakori kérdések
Greedy layer-wise DNN training— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Greedy layer-wise DNN training— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Greedy layer-wise DNN training— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Montreal / Université de Montréal, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Greedy layer-wise DNN training— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2006. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Greedy layer-wise DNN training— Mire használják?
Működik a területen a Other, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification, Regression. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Greedy layer-wise DNN training— 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..