Fuzzy NN
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
- Indian Statistical Institute
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- India
- Pubblicato
- 1 September 1992
- Autori
- SK Pal, S Mitra
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
- 1.2K
- Dati di addestramento
- 436 tokens
Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166
"The above-mentioned algorithm was tested on a set of 871 Indian Telugu vowel sounds" and 50% of the dataset was used. 871*0.5 ~= 436
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
- 1.4 × 10⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
1166 params * 2 FLOP/param * (3 for forward + backward pass) * 460 epochs * 436 examples
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,223
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Multilayer perceptron, fuzzy sets, and classification
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Sfondo
Fuzzy NN è stato pubblicato da Indian Statistical Institute, nel paese registrato come India, durante September 1992. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di speech recognition (ASR).
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 1.4 × 10⁹ 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 436 token di testo
Risposte
Fuzzy NN — domande comuni
Fuzzy NN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 1.2K. Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166. 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.
Fuzzy NN— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Indian Statistical Institute, basato su India, un'organizzazione categorizzata come academia.
Fuzzy NN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 1992. 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.
Fuzzy NN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di speech recognition (ASR). I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Fuzzy NN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.4 × 10⁹ 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.
Fuzzy NN— 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.
Fuzzy NN— 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.
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.