JPMAX
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
- 2 December 1994
- Autori
- Suzanna Becker
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image representation
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
- 4.4K
- Dati di addestramento
- 1,500 tokens
Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446
“Figure 3: 10 of the 1500 training patterns”
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
- 8.1 × 10⁷ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
Training 2a): "The learning took about 3000 iterations of steepest descent" Assuming each iteration refers to a single image. 6 * 4446 * 3000 = 80,028,000 Training 2b): "While keeping the first layer of weights frozen, this network was trained using exactly the same cost function as the first layer for about 30 iterations using a gradient-based learning method." 6 * 4446 * 30 = 800,280 Total: 80,828,280
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- JPMAX: Learning to Recognize Moving Objects as a Model-fitting Problem
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
JPMAX è stato pubblicato da its authors, durante December 1994.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image representation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Come è stato addestrato
Il run di addestramento ha consumato circa 8.1 × 10⁷ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 1,500 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance.
Risposte
JPMAX — domande comuni
JPMAX— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image representation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
JPMAX— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 8.1 × 10⁷ 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.
JPMAX— 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.
JPMAX— 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.
JPMAX— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 4.4K. Inputs are 12x12 pixels (Figure 3). They first train the architecture in Figure 2 a), then freeze it and train the additional layer in Figure 3 b). Figure 2 a): 2*(12*12*15) + 2*15 = 4,350 Figure 2 b): 2*(12*12*15) + 2*15 + 2*(15*3) + 2*3 = 4,446. 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.
JPMAX— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in December 1994. 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.