HyperNEAT
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 Texas at Austin
- Organisatie type
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 5 March 2014
- Auteurs
- M Hausknecht, J Lehman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Games
- Taak
- Atari
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.
- Parameters
- 239.7K
- Opleidingsgegevens
- 750,000,000 tokens
"The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object r…
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Citaties
- 195
"Neuroevolution ameliorates these problems and evolved policies achieve state-of-the-art results, even surpassing human high scores on three games"
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- A Neuroevolution Approach to General Atari Game Playing
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, in United States of America, in March 2014. It comes out of academia.
It works in Games, and is recorded as doing atari.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Wat erin is gestopt om het te bouwen
The training set ran to roughly 750,000,000 tokens.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: sOTA improvement.
Antwoorden
HyperNEAT — Veelgestelde vragen
Is HyperNEAT open source?
The licensing for HyperNEAT was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does HyperNEAT have?
HyperNEAT has 239.7K parameters. "The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object repre-sentation and 1621 for the pixel and noise representations.3The output layer consists of a 33 substrate mirroring the ninepossible directions of the Atari 2600 joystick and a single noderepresenting thefire button". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created HyperNEAT?
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, based in United States of America, categorised as academia.
When was HyperNEAT released?
HyperNEAT was published in March 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is HyperNEAT used for?
HyperNEAT works in Games, and is recorded as handling atari. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run HyperNEAT?
None. HyperNEAT 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.
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.