Handwritten digit recognition network
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
- AT&T
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 27 November 1989
- Autori
- Yann LeCun, B. Boser, J. Denker, D. Henderson, R. Howard, W. Hubbard, L. Jackel
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Digit recognition
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
- 2.6K
- Dati di addestramento
- 9,840 tokens
- Epoche
- 30
"In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“
"After 30 training passes the error rate on training set (7291 handwritten plus 2549 printed digits)"
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
- 1.8 × 10¹¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
1.4e6 * 3 * 24 * 60* 60 * 0.5 = 181440000000 = 1.81e11 "A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 1" Sparcstation 1 has an estimated compute of 1.4 MFLOPS (source: https://ieeexplore.ieee.org/document/63671 )
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
- 72 hours
"A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 1"
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
- Historical significance
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Handwritten digit recognition network è stato pubblicato da AT&T, nel paese registrato come United States of America, durante November 1989. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di digit recognition.
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 1.8 × 10¹¹ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 9,840 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance.
Risposte
Handwritten digit recognition network — domande comuni
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 2.6K. "In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“. 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.
Handwritten digit recognition network— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da AT&T, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Handwritten digit recognition network— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 1989. 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.
Handwritten digit recognition network— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di digit recognition. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Handwritten digit recognition network— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.8 × 10¹¹ 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.
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.