LMICA
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.
- Pubblicato
- 1 December 2004
- Autori
- Yoshitatsu Matsuda, K. Yamaguchi
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Object detection
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
- 4.1M
- Dati di addestramento
- 100,000 tokens
64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers"
"100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X"
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
- 2.8 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
69*60*60*8*2800000000*0.5=2782080000000000=2.78e15 "it consumed about 69 hours with Intel 2.8GHz CPU" - Assuming they used an Intel Pentium 4 processor with 8 FLOP/cycle (https://en.wikipedia.org/wiki/FLOPS)
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Training cost,Historical significance
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Linear Multilayer Independent Component Analysis for Large Natural Scenes
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
LMICA è stato pubblicato da its authors, durante December 2004.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di object detection.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.8 × 10¹⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 100,000 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: training cost,Historical significance.
Risposte
LMICA — domande comuni
LMICA— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10¹⁵ 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.
LMICA— 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.
LMICA— 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.
LMICA— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 4.1M. 64*64*1000=4096000 "100000 samples of natural scenes of 64 × 64 pixels were given as X" "LMICA was carried out in 1000 layers". 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.
LMICA— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 2004. 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.
LMICA— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di object detection. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
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.