Fuzzy NN
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
- Indian Statistical Institute
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- India
- Közölt
- 1 September 1992
- Szerzők
- SK Pal, S Mitra
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
- 1.2K
- Képzési adatok
- 436 tokens
Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166
"The above-mentioned algorithm was tested on a set of 871 Indian Telugu vowel sounds" and 50% of the dataset was used. 871*0.5 ~= 436
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 1.4 × 10⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
1166 params * 2 FLOP/param * (3 for forward + backward pass) * 460 epochs * 436 examples
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 1,223
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Multilayer perceptron, fuzzy sets, and classification
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Háttér
Fuzzy NN ki lett adva által Indian Statistical Institute, az országban rögzítve mint India, alatt September 1992. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint 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.
Mi került a felépítésébe
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.4 × 10⁹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 436 szöveg tokenjei
Válaszok
Fuzzy NN — gyakori kérdések
Fuzzy NN— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 1.2K. Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166. 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.
Fuzzy NN— Ki készítette ezt?
Kiadta Indian Statistical Institute, alapján India, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Fuzzy NN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 1992. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Fuzzy NN— 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.
Fuzzy NN— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.4 × 10⁹ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
Fuzzy NN— 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.
Fuzzy NN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
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..