SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Facebook AI Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America, France
- Pubblicato
- 24 December 2014
- Autori
- Tomas Mikolov, Armand Joulin, Sumit Chopra, Michael Mathieu, Marc'Aurelio Ranzato
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito 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 il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 26.5M
- Dati di addestramento
- tokens
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Open source
code, BSD license: https://github.com/facebookarchive/SCRNNs
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Citazioni
- 306
- Benchmark data
- SCRN(Structurally Constrained Recurrent Network)
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning Longer Memory in Recurrent Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) was published by Facebook AI Research, in United States of America, in December 2014. It comes out of industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Risposte
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) — Domande frequenti
How many parameters does SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) have?
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) has 26.5M parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)?
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) was published by Facebook AI Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) released?
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) was published in December 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) used for?
SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) works in Language, and is recorded as handling language modeling. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network)?
None. SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) open source?
No. SCRN (Structurally Constrained Recurrent Network) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.