CTC-Trained LSTM
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
- IDSIA,Technical University of Munich
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Switzerland, Germany
- Közölt
- 25 June 2006
- Szerzők
- Alex Graves, Santiago Fernández, Faustino Gómez, Jürgen Schmidhuber
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Speech
- Feladat
- Speech recognition (ASR)
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
- 114.7K
- Képzési adatok
- tokens
"The hidden layers were fully connected to themselves and the output layer, and fully connected from the input layer. The input layer was size 26, the softmax output layer size 62 (61 phoneme categories plus the blank label), and the total number of weights was 114, 662." https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf
4162 utterances, guesstimated avg 10 words per utterance
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 4,862
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
CTC-Trained LSTM ki lett adva által IDSIA,Technical University of Munich, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt June 2006. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása speech recognition (ASR).
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Válaszok
CTC-Trained LSTM — gyakori kérdések
CTC-Trained LSTM— 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.
CTC-Trained LSTM— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
CTC-Trained LSTM— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 114.7K. "The hidden layers were fully connected to themselves and the output layer, and fully connected from the input layer. The input layer was size 26, the softmax output layer size 62 (61 phoneme categories plus the blank label), and the total number of weights was 114, 662." https://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf. 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.
CTC-Trained LSTM— Ki készítette ezt?
Kiadta IDSIA,Technical University of Munich, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
CTC-Trained LSTM— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2006. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
CTC-Trained LSTM— Mire használják?
Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot speech recognition (ASR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..