PreTrans-3L-250H
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 Toronto
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 22 March 2013
- Autori
- Alex Graves, Abdel-rahman Mohamed, Geoffrey Hinton
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Speech recognition (ASR)
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
- 43M
- Dati di addestramento
- tokens
Table 1
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
- 8,965
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
PreTrans-3L-250H è stato pubblicato da University of Toronto, nel paese registrato come Canada, durante March 2013. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Come è stato addestrato
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: highly cited.
Risposte
PreTrans-3L-250H — domande comuni
PreTrans-3L-250H— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
PreTrans-3L-250H— 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.
PreTrans-3L-250H— 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.
PreTrans-3L-250H— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 43M. Table 1. 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.
PreTrans-3L-250H— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Toronto, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
PreTrans-3L-250H— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in March 2013. 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.
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.