Order embeddings with layer norm

Gesloten gewichten University of Toronto July 2016

Geen schatting

Geen hardwarevereisten voor dit model

De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of op uw eigen hardware worden uitgevoerd in welke omvang dan ook. Het is alleen toegankelijk via de provider, en geen grafische kaart verandert dat.

Op record

Volledige specificatie

Alles over dit model vastgelegd. Het meeste beschrijft hoe het getraind is in plaats van hoe het draait — nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin gestoken is en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd.

Oorsprong

Wie heeft dit model gebouwd, waar en wanneer het werd gepubliceerd.

Organisatie
University of Toronto
Organisatie type
Academia
Land
Canada
Gepubliceerd
21 July 2016
Auteurs
Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton

Wat het doet

De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.

Domein
Vision
Taak
Image captioning
Base model
Order-Embeddings of Images and Language

Grootte

Hoe groot het model is en hoeveel data erop is getraind. Parameters zijn de cijfers die bepalen of het op een bepaalde grafische kaart past.

Opleidingsgegevens
tokens

Hoe het is geclassificeerd

Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.

Vereiste vertrouwen
Confident

Bronnen

Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.

Referentie
Layer Normalization
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Where it came from

Order embeddings with layer norm was published by University of Toronto, in Canada, in July 2016. It comes out of academia.

It works in Vision, and is recorded as doing image captioning.

It is derived from Order-Embeddings of Images and Language rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.

De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.

Antwoorden

Order embeddings with layer norm — Veelgestelde vragen

01

How many parameters does Order embeddings with layer norm have?

No parameter count has been published for Order embeddings with layer norm, which is why no memory or speed figure appears on this page.

02

Who created Order embeddings with layer norm?

Order embeddings with layer norm was published by University of Toronto, based in Canada, categorised as academia.

03

When was Order embeddings with layer norm released?

Order embeddings with layer norm was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

04

What is Order embeddings with layer norm used for?

Order embeddings with layer norm works in Vision, and is recorded as handling image captioning. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.

05

What GPU do I need to run Order embeddings with layer norm?

None. Order embeddings with layer norm is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

06

Is Order embeddings with layer norm open source?

The licensing for Order embeddings with layer norm was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

Bron

Oorspronkelijke publicatie

Laast bijgewerkt 28 November 2025

De andere richting

Vanuit het andere perspectief bekijken?

Deze pagina begint bij het model. Als u al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal uitvoeren, Begin liever bij de hardware.