Optimized Single-layer Net

Gesloten gewichten University of Michigan,Stanford University April 2011

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 Michigan,Stanford University
Organisatietype
Academia,Academia
Land
United States of America
Gepubliceerd
11 April 2011
Auteurs
A Coates, A Ng, H Lee

Wat het doet

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

Domein
Vision
Taak
Image classification

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
50,000 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
4,240

Bronnen

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

Referentie
An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning
Laatst bijgewerkt
1 January 2026

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

Optimized Single-layer Net werd gepubliceerd door University of Michigan,Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens April 2011. De categorie waaronder de uitgever valt is academia,Academia.

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.

Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.

Wat erin ging zitten om het te bouwen

De trainingsset liep naar ongeveer 50,000 tekstokens

Antwoorden

Optimized Single-layer Net — veelgestelde vragen

01

Optimized Single-layer Net— 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.

02

Optimized Single-layer Net— 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.

03

Optimized Single-layer Net— hoeveel parameters heeft het?

Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.

04

Optimized Single-layer Net— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Michigan,Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.

05

Optimized Single-layer Net— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2011. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

06

Optimized Single-layer Net— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. 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.

Bron

Originele publicatie

Laatste update geregistreerd 1 January 2026

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.