NCP-VAE (CIFAR 10)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),NVIDIA
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 3 November 2021
- Autori
- Jyoti Aneja, Alexander Schwing, Jan Kautz, Arash Vahdat
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Image generation
- Compito
- Image generation
- Modello di base
- NVAE (CIFAR 10)
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Contrastive Learning Approach for Training Variational Autoencoder Priors
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
NCP-VAE (CIFAR 10) è stato pubblicato da University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),NVIDIA, nel paese registrato come United States of America, durante November 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, NVAE (CIFAR 10). È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Risposte
NCP-VAE (CIFAR 10) — domande comuni
NCP-VAE (CIFAR 10)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
NCP-VAE (CIFAR 10)— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
NCP-VAE (CIFAR 10)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Illinois Urbana-Champaign (UIUC),NVIDIA, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
NCP-VAE (CIFAR 10)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2021. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
NCP-VAE (CIFAR 10)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
NCP-VAE (CIFAR 10)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.