SNARC

Pesi chiusi Harvard University 0K parametri January 1952

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
Harvard University
Tipo di organizzazione
Academia
Paese
United States of America
Pubblicato
8 January 1952
Autori
Marvin Minsky

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Robotics
Compito
Maze solving

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

The link below seems to suggest the SNARC had 40 cells, each with a dial that acts as a configurable weight. https://www.webofstories.com/play/marvin.minsky/137

Dati di addestramento
tokens

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
Citazioni
33

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
A Neural-Analogue Calculator Based upon a Probability Model of Reinforcement
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Cosa è questo modello

SNARC è stato pubblicato da Harvard University, nel paese registrato come United States of America, durante January 1952. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.

Funziona nel dominio di Robotics, ed è registrato come eseguire il compito di maze solving.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Come è stato addestrato

Il suo criterio di inclusione: historical significance.

Risposte

SNARC — domande comuni

01

SNARC— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 0K. The link below seems to suggest the SNARC had 40 cells, each with a dial that acts as a configurable weight. https://www.webofstories.com/play/marvin.minsky/137. 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.

02

SNARC— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Harvard University, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.

03

SNARC— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 1952. 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.

04

SNARC— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Robotics, e viene registrato come gestire il compito di maze solving. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

05

SNARC— 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.

06

SNARC— 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.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

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.