Dropout (TIMIT)
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
- University of Toronto
- Organisatietype
- Academia
- Land
- Canada
- Gepubliceerd
- 3 June 2012
- Auteurs
- GE Hinton, N Srivastava, A Krizhevsky
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech recognition (ASR)
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.
- parameters
- 48.8M
- Training gegevens
- tokens
The input to the net is 21 adjacent frames with an advance of 10ms per frame. The neural net has 4 fully-connected hidden layers of 4000 units per layer and 185 “softmax” output units that are subsequently merged into the 39 distinct classes used for the benchmark.
4162 utterances, guesstimated avg 10 words per utterance
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA GeForce GTX 580
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Closed — provider access only
- Toegang tot model
- Unreleased
- Training code
- Open (non-commercial)
http://www.cs.toronto.edu/~nitish/dropout see model files
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.
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited
- Citaties
- 7,999
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
- Laatst bijgewerkt
- 25 May 2026
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Dropout (TIMIT) werd gepubliceerd door University of Toronto, in het land geregistreerd als Canada, tijdens June 2012. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech recognition (ASR).
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Hoe het getraind werd
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited.
Antwoorden
Dropout (TIMIT) — veelgestelde vragen
Dropout (TIMIT)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
Dropout (TIMIT)— 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.
Dropout (TIMIT)— is het open-source?
Nee. De gewichten zijn niet gepubliceerd, dus het bestaat alleen als een dienst die wordt beheerd door de eigenaar.
Dropout (TIMIT)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 48.8M. The input to the net is 21 adjacent frames with an advance of 10ms per frame. The neural net has 4 fully-connected hidden layers of 4000 units per layer and 185 “softmax” output units that are subsequently merged into the 39 distinct classes used for the benchmark. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
Dropout (TIMIT)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door University of Toronto, gebaseerd op Canada, een organisatie geclassificeerd als academia.
Dropout (TIMIT)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 2012. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.