Deep Boltzmann Machines

Gesloten gewichten University of Toronto April 2009

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
16 April 2009
Auteurs
Ruslan Salakhutdinov, Geoffrey Hinton

Wat het doet

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

Domein
Other
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
60,000 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
2,666

Bronnen

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

Referentie
Deep Boltzmann Machines
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Over dit model

Deep Boltzmann Machines werd gepubliceerd door University of Toronto, in het land geregistreerd als Canada, tijdens April 2009. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.

Het werkt in het domein van Other, 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.

Training en herkomst

Het is getraind op een corpus van ongeveer 60,000 tekstokens

Antwoorden

Deep Boltzmann Machines — veelgestelde vragen

01

Deep Boltzmann Machines— 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

Deep Boltzmann Machines— 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

Deep Boltzmann Machines— hoeveel parameters heeft het?

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

04

Deep Boltzmann Machines— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door University of Toronto, gebaseerd op Canada, een organisatie geclassificeerd als academia.

05

Deep Boltzmann Machines— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in April 2009. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

06

Deep Boltzmann Machines— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Other, 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 28 November 2025

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.