BiLSTM for Speech
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
- IDSIA,Technical University of Munich
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- Switzerland, Germany
- Pubblicato
- 1 August 2005
- Autori
- A Graves, J Schmidhuber
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
- 152.1K
- Dati di addestramento
- tokens
"The hidden layer sizes were chosen to ensure that all networks had roughly the same number of weights W (≈100,000). However, for the MLPs the network grew with the time-window size, and W varied between 22,061 and 152,061."
https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC93s1 One sample utterance has around 10 words 3696 utterances * 10 words = around 37k words
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
- 2.4 × 10¹³ FLOP
- Come è stato stabilito
- Third-party estimation
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/. Forward FLOP: 2*200000=400000 Trained on 4158 utterances (TIMIT) "We found that large networks, of around 200,000 weights, gave good performance" TIMIT has around 5 hours total. Estimated utterance length: 5*60*60/(4620+1680)=2.86s The frame size was 5 ms Frames per utterance: 2.86/0.005=572 Training FLOP for one epoch: 3*400000*572*4158=2854051200000 Epochs unclear, …
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Likely
- Citazioni
- 4,706
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures
- Ultimo aggiornamento
- 1 January 2026
Cosa significano i numeri
Sfondo
BiLSTM for Speech è stato pubblicato da IDSIA,Technical University of Munich, nel paese registrato come Switzerland, durante August 2005. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
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
Il run di addestramento ha consumato circa 2.4 × 10¹³ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Risposte
BiLSTM for Speech — domande comuni
BiLSTM for Speech— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.4 × 10¹³ 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.
BiLSTM for Speech— 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.
BiLSTM for Speech— 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.
BiLSTM for Speech— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 152.1K. "The hidden layer sizes were chosen to ensure that all networks had roughly the same number of weights W (≈100,000). However, for the MLPs the network grew with the time-window size, and W varied between 22,061 and 152,061.". 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.
BiLSTM for Speech— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da IDSIA,Technical University of Munich, basato su Switzerland, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
BiLSTM for Speech— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2005. 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.
BiLSTM for Speech— 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.
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.