Zip CNN
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
- AT&T,Bell Laboratories
- Szervezet típusa
- Industry,Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 December 1989
- Szerzők
- Y. LeCun B. Boser J. S. Denker D. Henderson R. E. Howard W. Hubbard L. D. Jackel
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Character recognition (OCR)
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
- 9.8K
- Képzési adatok
- 7,291 tokens
"In summary, the network has 1256 units, 64,660 connections, and 9760 independent parameters"
The digits were written by many different people, using a great variety of sizes, writing styles, and instruments, with widely varying amounts of care; 7291 examples are used for training the network and 2007 are used for testing the generalization performance
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
- 1.5 × 10¹² FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Its a deep CNN so we assume a backward-forward ratio of 2:1 2*64660*3*23*167693=1496338054440 "The network was trained for 23 passes through the training set (167,693 pattern presentations)."
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Határmodell
- Yes
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 11,725
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Backpropagation applied to handwritten zip code recognition
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Zip CNN ki lett adva által AT&T,Bell Laboratories, az országban rögzítve mint United States of America, alatt December 1989. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,Industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása character recognition (OCR).
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
A képzés futás körülbelül 1.5 × 10¹² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 7,291 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
Zip CNN — gyakori kérdések
Zip CNN— 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.
Zip CNN— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Zip CNN— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 9.8K. "In summary, the network has 1256 units, 64,660 connections, and 9760 independent parameters". 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.
Zip CNN— Ki készítette ezt?
Kiadta AT&T,Bell Laboratories, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Industry.
Zip CNN— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 1989. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Zip CNN— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot character recognition (OCR). Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Zip CNN— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.5 × 10¹² 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.
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..