Hierarchical Cognitron
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
- NHK Broadcasting Science Research Laboratories
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- Japan
- Közölt
- 1 April 1984
- Szerzők
- K. Fukushima
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Other
- Feladat
- Pattern recognition
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
- 9.3K
- Képzési adatok
- 5 tokens
Parameters 5*5*9*3*3 + 3*3*9*3*3*9 + 9*3*3*9 = 9315 "The numbers of excitatory cells in these four layers were: 7x7 in U0, 5x5 in U1, 3x3 in U2, and 9 in U3" "Each feature-extracting cell in layer U1 receives excitatory modifiable afferent connections from 3x3 cells in layer U0" "On the other hand, each feature, each extracting cell in layers U2 and U3 receives excitatory modifiable connections from all 9 cells in each of the 3 x 3 hypercolumns in the layer preceding it. Therefore, it receives …
"Five training patterns used for the self-organization are shown in Fig. 4"
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- A hierarchical neural network model for associative memory
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Hierarchical Cognitron ki lett adva által NHK Broadcasting Science Research Laboratories, az országban rögzítve mint Japan, alatt April 1984. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Other, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása pattern recognition.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A tanító készlet kb. futott 5 szöveg tokenjei
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: historical significance.
Válaszok
Hierarchical Cognitron — gyakori kérdések
Hierarchical Cognitron— Mire használják?
Működik a területen a Other, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot pattern recognition. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Hierarchical Cognitron— 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.
Hierarchical Cognitron— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Hierarchical Cognitron— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 9.3K. Parameters 5*5*9*3*3 + 3*3*9*3*3*9 + 9*3*3*9 = 9315 "The numbers of excitatory cells in these four layers were: 7x7 in U0, 5x5 in U1, 3x3 in U2, and 9 in U3" "Each feature-extracting cell in layer U1 receives excitatory modifiable afferent connections from 3x3 cells in layer U0" "On the other hand, each feature, each extracting cell in layers U2 and U3 receives excitatory modifiable connections from all 9 cells in each of the 3 x 3 hypercolumns in the layer preceding it. Therefore, it receives 3 x 3 x 9 afferent excitatory modifiable connections altogether". 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.
Hierarchical Cognitron— Ki készítette ezt?
Kiadta NHK Broadcasting Science Research Laboratories, alapján Japan, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Hierarchical Cognitron— Mikor adták ki?
Kibocsátották a April 1984. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..