Learning past tenses
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
- Stanford University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 3 January 1986
- Autori
- Rumelhart, D. E., & McClelland, J. L
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Verb conjugation
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
- 211.6K
- Dati di addestramento
- tokens
Source: https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED267419.pdf p.9: network architecture is given, with two layers of hidden units. The hidden units are called “Wickelfeature representation”. The “modifiable connections” are only between the hidden units. p.19: “All in all then, we used only 460 of the 1,210 possible Wickelfeatures. Using this representation, a verb is represented by a pattern of activation over a set of 460 Wickelfeature units."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Citazioni
- 318
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning the past tenses of English verbs: Implicit rules or parallel distributed processing?
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
Learning past tenses è stato pubblicato da Stanford University, nel paese registrato come United States of America, durante January 1986. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di verb conjugation.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
Learning past tenses — domande comuni
Learning past tenses— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 211.6K. Source: https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED267419.pdf p.9: network architecture is given, with two layers of hidden units. The hidden units are called “Wickelfeature representation”. The “modifiable connections” are only between the hidden units. p.19: “All in all then, we used only 460 of the 1,210 possible Wickelfeatures. Using this representation, a verb is represented by a pattern of activation over a set of 460 Wickelfeature units.". 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.
Learning past tenses— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Stanford University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
Learning past tenses— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in January 1986. 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.
Learning past tenses— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di verb conjugation. 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.
Learning past tenses— 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.
Learning past tenses— 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.