Support Vector Machines

Gesloten gewichten AT&T,Bell Laboratories 100M Parameters September 1995

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
AT&T,Bell Laboratories
Organisatie type
Industry,Industry
Land
United States of America
Gepubliceerd
1 September 1995
Auteurs
C Cortes, V Vapnik

Wat het doet

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

Domein
Vision
Taak
Image classification

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
100M

Section 6.2.2: "...polynomials of degree 4 (that have more than 10^8 free parameters)..." They used 4-degree polynomials for MNIST

Opleidingsgegevens
60,000 tokens

Section 6.2: "The large database consists of 60,000 training and 10,000 test patterns"

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
Highly cited
Citaties
48,968

Bronnen

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

Referentie
Support-Vector Networks
Laatst bijgewerkt
28 November 2025

Wat de cijfers betekenen

Wat dit model is

Support Vector Machines was published by AT&T,Bell Laboratories, in United States of America, in September 1995. The organisation is categorised as industry,Industry.

It works in Vision, and is recorded as doing image classification.

De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.

Hoe het was getraind

Around 60,000 tokens went into training it.

It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: highly cited.

Antwoorden

Support Vector Machines — Veelgestelde vragen

01

Who created Support Vector Machines?

Support Vector Machines was published by AT&T,Bell Laboratories, based in United States of America, categorised as industry,Industry.

02

When was Support Vector Machines released?

Support Vector Machines was published in September 1995. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

03

What is Support Vector Machines used for?

Support Vector Machines works in Vision, and is recorded as handling image classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

04

What GPU do I need to run Support Vector Machines?

None. Support Vector Machines 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.

05

Is Support Vector Machines open source?

The licensing for Support Vector Machines was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

06

How many parameters does Support Vector Machines have?

Support Vector Machines has 100M parameters. Section 6.2.2: "...polynomials of degree 4 (that have more than 10^8 free parameters)..." They used 4-degree polynomials for MNIST. 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.

Bron

Oorspronkelijke publicatie

Laast bijgewerkt 28 November 2025

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.