DQN-2015
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
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 25 February 2015
- Autori
- Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, Demis Hassabis
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Games
- Compito
- Atari
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
- 1.7M
- Dati di addestramento
- 12,500,000 tokens
"The input to the neural network consists of an 84x84x4 image produced by the preprocess-ing mapw. The first hidden layer convolves 32 filters of 8x8 with stride 4 with theinput image and applies a rectifier nonlinearity. The second hidden layer con-volves 64 filters of 4x4 with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity.This is followedby a thirdconvolutional layer thatconvolves 64 filtersof 3x3 withstride 1 followed by a rectifier. The final hidden layer is fully-connected and con-si…
Methods: "we trained for a total of 50 million frames"
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Highly cited
- Citazioni
- 25,403
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Human-level control through deep reinforcement learning
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
DQN-2015 è stato pubblicato da Google, nel paese registrato come United States of America, durante February 2015. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Games, ed è registrato come eseguire il compito di atari.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 12,500,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: highly cited.
Risposte
DQN-2015 — domande comuni
DQN-2015— 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.
DQN-2015— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
DQN-2015— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.7M. "The input to the neural network consists of an 84x84x4 image produced by the preprocess-ing mapw. The first hidden layer convolves 32 filters of 8x8 with stride 4 with theinput image and applies a rectifier nonlinearity. The second hidden layer con-volves 64 filters of 4x4 with stride 2, again followed by a rectifier nonlinearity.This is followedby a thirdconvolutional layer thatconvolves 64 filtersof 3x3 withstride 1 followed by a rectifier. The final hidden layer is fully-connected and con-sists of 512 rectifier units. The output layer is a fully-connected linear layer with asingle output for each valid action. The number of valid actions varied between 4 and 18 on the games we considered." Example num params here: https://colab.research.google.com/drive/1Ty6SFYWd7EcKoxJohucL2OdiLR_3oXnI?usp=sharing. 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.
DQN-2015— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Google, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
DQN-2015— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in February 2015. 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.
DQN-2015— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Games, e viene registrato come gestire il compito di atari. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
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.