top-down frozen classifier
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 Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory
- Tipo di organizzazione
- Academia,Industry
- Paese
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Pubblicato
- 9 February 2021
- Autori
- Shucong Zhang, Cong-Thanh Do, Rama Doddipatla, Erfan Loweimi, Peter Bell, Steve Renals
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Speech recognition (ASR)
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
- 3,408,000 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.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 2
- Dati di benchmark
- top-down frozen classifier
"Table 2 demonstrates that, to the best of our knowledge, top-down training results in state-of-the art character error rates for LSTM-based endto-end models on WSJ"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Train your classifier first: Cascade Neural Networks Training from upper layers to lower layers
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
top-down frozen classifier è stato pubblicato da University of Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory, nel paese registrato come United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante February 2021. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia,Industry.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il set di addestramento si aggirava attorno a 3,408,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
top-down frozen classifier — domande comuni
top-down frozen classifier— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 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.
top-down frozen classifier— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
top-down frozen classifier— 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.
top-down frozen classifier— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
top-down frozen classifier— 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.
top-down frozen classifier— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Edinburgh,Toshiba Cambridge Research Laboratory, basato su United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, un'organizzazione categorizzata come academia,Industry.
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.