Linear Decision Functions
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
- Bell Laboratories
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 1 June 1962
- Autori
- W. Highleyman
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Mathematics
- 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.
- Dati di addestramento
- 500 tokens
"Fifty different people were asked, resulting in a sample size of 50 for each of the ten pattern classes. "
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
- 1.6 × 10⁶ FLOP
- Come è stato stabilito
- Hardware
0.5*45*35*1980 = 1559250 = 1.56e6 Trained using IBM punched cards, computation took 45 * 35s for all 10 digits (Section Estimating the Linear Decision Function). Multiplications per second estimate based on publication year: 1.98e3 (regression on Nordhaus data). Assumed utilization of 0.5
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
- 0 hours
"Forty-five hyperplanes are required in the complete linear decision function" "About 35 seconds, on the average, was required to determine a hyperplane, given an initial position."
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,Highly cited
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Linear Decision Functions, with Application to Pattern Recognition
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Linear Decision Functions è stato pubblicato da Bell Laboratories, nel paese registrato come United States of America, durante June 1962. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Mathematics, ed è registrato come eseguire il compito di binary classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.6 × 10⁶ 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 500 token di testo
Il motivo per cui appare in questo catalogo è: historical significance,Highly cited.
Risposte
Linear Decision Functions — domande comuni
Linear Decision Functions— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Linear Decision Functions— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Bell Laboratories, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
Linear Decision Functions— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 1962. 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.
Linear Decision Functions— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Mathematics, 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.
Linear Decision Functions— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.6 × 10⁶ 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.
Linear Decision Functions— 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.
Linear Decision Functions— 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.