Empirical evaluation of deep architectures
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
- 1 June 2007
- Autori
- Hugo Larechelle, Dumithru Erhan, Aaron C Courville, James Bergsta, Yoshua Bengio
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Other
- Compito
- Image classification
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
- 50,000 tokens
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 1,185
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- An empirical evaluation of deep architectures on problems with many factors of variation
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Empirical evaluation of deep architectures è stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, nel paese registrato come Canada, durante June 2007. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Other, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
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 50,000 token di testo
Risposte
Empirical evaluation of deep architectures — domande comuni
Empirical evaluation of deep architectures— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Montreal / Université de Montréal, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia.
Empirical evaluation of deep architectures— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2007. 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.
Empirical evaluation of deep architectures— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Other, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Empirical evaluation of deep architectures— 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.
Empirical evaluation of deep architectures— 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.
Empirical evaluation of deep architectures— 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.
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.