Bankruptcy-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.
- Pubblicato
- 17 June 1990
- Autori
- M. Odom, R. Sharda
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Other
- Compito
- Binary 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.
- parametri
- 0K
- Dati di addestramento
- 74 tokens
- Epoche
- 191,400
"The input layer consisted of the five nodes, one for each of the ratios. The hidden layer consisted of 5 node.;. The output layer consisted of only one neuron" 30 weights + 6 biases = 36
"The first (training) subsample of 74 firms data" 5 inputs per firm 74*5 = 370
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
- 3.1 × 10⁹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
2*36*3*74*191400=3,059,337,600=3.06e9 "Convergence was reached after 191,400 iterations"
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Tempo di parete
- 24 hours
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,Highly cited
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- A neural network model for bankruptcy prediction
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Bankruptcy-NN è stato pubblicato da its authors, durante June 1990.
Funziona nel dominio di Other, ed è registrato come eseguire il compito di binary 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.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 3.1 × 10⁹ 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 74 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance,Highly cited.
Risposte
Bankruptcy-NN — domande comuni
Bankruptcy-NN— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Other, e viene registrato come gestire il compito di binary classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Bankruptcy-NN— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.1 × 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.
Bankruptcy-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.
Bankruptcy-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.
Bankruptcy-NN— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 0K. "The input layer consisted of the five nodes, one for each of the ratios. The hidden layer consisted of 5 node.;. The output layer consisted of only one neuron" 30 weights + 6 biases = 36. 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.
Bankruptcy-NN— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 1990. 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.