GANs
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 Montreal / Université de Montréal
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 10 June 2014
- Autori
- Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
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
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
- 120,000 tokens
"We trained adversarial nets an a range of datasets including MNIST[23], the Toronto Face Database (TFD) [28], and CIFAR-10 [21]." MNIST has 60k images https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database TFD seems to have 2925 examples (?) https://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC411/hw3-411.pdf CIFAR-10 has 60k images https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 5.2 × 10¹⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Third-party estimation
From https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Appendix "Less than 0.006 pfs-days" (86400*10^15*0.006) Seems extremely speculative, unless someone at OpenAI privately corresponded with the authors. There is no information about compute or training in the GANs paper.
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
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 36,870
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Generative Adversarial Networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
GANs è stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, nel paese registrato come Canada, durante June 2014. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Image generation, ed è registrato come eseguire il compito di image generation.
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
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 5.2 × 10¹⁷ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 120,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.
Risposte
GANs — domande comuni
GANs— 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.
GANs— 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.
GANs— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
GANs— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2014. 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.
GANs— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Image generation, e viene registrato come gestire il compito di image generation. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
GANs— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 5.2 × 10¹⁷ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
GANs— 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.