Samuel Neural Checkers
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
- IBM
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 1 July 1959
- Szerzők
- Arthur L. Samuel
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Games
- Feladat
- Checkers
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
- 0K
- Képzési adatok
- tokens
"with 16 terms for generalization learning" "Mention has been made several times of the procedure for replacing terms in the scoring polynomial. The program, as it is currently running, contains 38 different terms (in addition to the piece-advantage term), 16 of these being included in the scoring polynomial at anyone time and the remaining 22 being kept in reserve."
Based on number of board positions At the present time the memory tape contains something over 53,000 board positions (averaging 3.8 word search) which have been selected from a much larger number of positions by means of the culling techniques described. While this is still far from the number which would tax the listing and searching procedures used in the program, rough estimates, based on the frequency with which the saved boards are utilized during normal play (these figures being tabulate…
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
- 4.3 × 10⁸ FLOP
"it can learn to do this in a remarkably short period of time 8 or 10 hours of machine-playing time)" "The availability of a larger and faster machine (the IBM 704), coupled with many detailed changes in the programming procedure, leads to a fairly interesting game being played, even without any learning." "The Type 704 is the first large-scale, commercially available computer to employ fully automatic floating point arithmetic commands. [...]. Floating point addition or subtraction operations…
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,Historical significance
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 5,063
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Some studies in machine learning using the game of checkers
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
Samuel Neural Checkers ki lett adva által IBM, az országban rögzítve mint United States of America, alatt July 1959. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Games, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása checkers.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 4.3 × 10⁸ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: highly cited,Historical significance.
Válaszok
Samuel Neural Checkers — gyakori kérdések
Samuel Neural Checkers— Mire használják?
Működik a területen a Games, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot checkers. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
Samuel Neural Checkers— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.3 × 10⁸ 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.
Samuel Neural Checkers— 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.
Samuel Neural Checkers— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Samuel Neural Checkers— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 0K. "with 16 terms for generalization learning" "Mention has been made several times of the procedure for replacing terms in the scoring polynomial. The program, as it is currently running, contains 38 different terms (in addition to the piece-advantage term), 16 of these being included in the scoring polynomial at anyone time and the remaining 22 being kept in reserve.". 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.
Samuel Neural Checkers— Ki készítette ezt?
Kiadta IBM, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Samuel Neural Checkers— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 1959. 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..