HyperNEAT
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
- University of Texas at Austin
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 5 March 2014
- Autori
- M Hausknecht, J Lehman
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito 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 il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 239.7K
- Dati di addestramento
- 750,000,000 tokens
"The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object r…
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- SOTA improvement
- Citazioni
- 195
"Neuroevolution ameliorates these problems and evolved policies achieve state-of-the-art results, even surpassing human high scores on three games"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A Neuroevolution Approach to General Atari Game Playing
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, in United States of America, in March 2014. It comes out of academia.
It works in Games, and is recorded as doing atari.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Cosa ci è voluto per costruirlo
The training set ran to roughly 750,000,000 tokens.
Viene tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: miglioramento sOTA.
Risposte
HyperNEAT — Domande frequenti
Is HyperNEAT open source?
The licensing for HyperNEAT was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does HyperNEAT have?
HyperNEAT has 239.7K parameters. "The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object repre-sentation and 1621 for the pixel and noise representations.3The output layer consists of a 33 substrate mirroring the ninepossible directions of the Atari 2600 joystick and a single noderepresenting thefire button". 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 HyperNEAT?
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, based in United States of America, categorised as academia.
When was HyperNEAT released?
HyperNEAT was published in March 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 HyperNEAT used for?
HyperNEAT works in Games, and is recorded as handling atari. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run HyperNEAT?
None. HyperNEAT 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.
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.