Bidirectional RNN

Gesloten gewichten Advanced Telecommunications Research Institute 13K parameters November 1997

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
Advanced Telecommunications Research Institute
Organisatietype
Industry
Land
Japan
Gepubliceerd
1 November 1997
Auteurs
M. Schuster, KK Paliwal

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
13K

Page 7: "The structures of all networks are adjusted so that each of them has about the same number of free parameters (approximately 13 000 here"

Training gegevens
142,910 tokens

"the training data set consisting of 3696 sentences from 462 speakers" Assuming avg sentence length of 20 words 3696 * 20 total words

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
7,990

Bronnen

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

Referentie
Bidirectional recurrent neural networks
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Achtergrond

Bidirectional RNN werd gepubliceerd door Advanced Telecommunications Research Institute, in het land geregistreerd als Japan, tijdens November 1997. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.

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 trainingsset liep naar ongeveer 142,910 tekstokens

Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: highly cited.

Antwoorden

Bidirectional RNN — veelgestelde vragen

01

Bidirectional RNN— 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.

02

Bidirectional RNN— hoeveel parameters heeft het?

Het heeft een parameter telling van 13K. Page 7: "The structures of all networks are adjusted so that each of them has about the same number of free parameters (approximately 13 000 here". 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.

03

Bidirectional RNN— wie heeft het gemaakt?

Het werd gepubliceerd door Advanced Telecommunications Research Institute, gebaseerd op Japan, een organisatie geclassificeerd als industry.

04

Bidirectional RNN— wanneer is het uitgebracht?

Het werd gepubliceerd in November 1997. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.

05

Bidirectional RNN— waarvoor wordt het gebruikt?

Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech recognition (ASR). Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.

06

Bidirectional RNN— 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.

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.