Differentiable neural computer
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Google DeepMind
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 12 October 2016
- Auteurs
- Alex Graves, Greg Wayne, Malcolm Reynolds, Tim Harley, Ivo Danihelka, Agnieszka Grabska-Barwińska, Sergio Gómez Colmenarejo, Edward Grefenstette, Tiago Ramalho, John Agapiou, Adrià Puigdomènech Badia, Karl Moritz Hermann, Yori Zwols, Georg Ostrovski, Adam Cain, Helen King, Christopher Summerfield, Phil Blunsom, Koray Kavukcuoglu & Demis Hassabis
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Question answering
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- Training gegevens
- tokens
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Record vertrouwen
- Unknown
- Citaties
- 1,668
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
- Laatst bijgewerkt
- 1 January 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Differentiable neural computer werd gepubliceerd door Google DeepMind, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens October 2016. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van question answering.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Antwoorden
Differentiable neural computer — veelgestelde vragen
Differentiable neural computer— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in October 2016. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Differentiable neural computer— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van question answering. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Differentiable neural computer— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Differentiable neural computer— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Differentiable neural computer— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Differentiable neural computer— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Google DeepMind, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.