Kohonen network
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
- Helsinki University of Technology
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Finland
- Közölt
- 25 July 1981
- Szerzők
- T Kohonen
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Mathematics
- Feladat
- Dimensionality reduction
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
- 4.1K
- Képzési adatok
- 4,000 tokens
The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 parameters.
??? Seemingly no info
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
- Hivatkozások
- 11,841
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Self-organized formation of topologically correct feature maps
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
Kohonen network ki lett adva által Helsinki University of Technology, az országban rögzítve mint Finland, alatt July 1981. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Mathematics, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása dimensionality reduction.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 4,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
Kohonen network — gyakori kérdések
Kohonen network— Mire használják?
Működik a területen a Mathematics, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot dimensionality reduction. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Kohonen network— 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.
Kohonen network— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Kohonen network— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 4.1K. The input vectors are 3D. I could not find the grid size, but from the images it looks 8x8. So the network was 8x8x3 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.
Kohonen network— Ki készítette ezt?
Kiadta Helsinki University of Technology, alapján Finland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Kohonen network— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 1981. 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..