Gated HORNN (3rd order)
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
- York University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 30 April 2016
- Autori
- Rohollah Soltani, Hui Jiang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
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.
- parametri
- 9M
- Dati di addestramento
- 22,400,000 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
- Citazioni
- 77
- Dati di benchmark
- Gated HORNN (3rd order)
"Both FOFEbased pooling and gated HORNNs have achieved the stateof-the-art performance, i.e., 100 in perplexity on this task. To the best of our knowledge, this is the best reported performance on PTB under the same training condition."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Higher Order Recurrent Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
Gated HORNN (3rd order) è stato pubblicato da York University, nel paese registrato come Canada, durante April 2016. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
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
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 22,400,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: sOTA improvement.
Risposte
Gated HORNN (3rd order) — domande comuni
Gated HORNN (3rd order)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Gated HORNN (3rd order)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 9M. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Gated HORNN (3rd order)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da York University, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
Gated HORNN (3rd order)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in April 2016. 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.
Gated HORNN (3rd order)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Gated HORNN (3rd order)— 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.