Handwritten digit recognition network
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
- AT&T
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 27 November 1989
- Auteurs
- Yann LeCun, B. Boser, J. Denker, D. Henderson, R. Howard, W. Hubbard, L. Jackel
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Digit recognition
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
- 2.6K
- Training gegevens
- 9,840 tokens
- Epochs
- 30
"In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“
"After 30 training passes the error rate on training set (7291 handwritten plus 2549 printed digits)"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 1.8 × 10¹¹ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
1.4e6 * 3 * 24 * 60* 60 * 0.5 = 181440000000 = 1.81e11 "A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 1" Sparcstation 1 has an estimated compute of 1.4 MFLOPS (source: https://ieeexplore.ieee.org/document/63671 )
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Kloktijd
- 72 hours
"A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 1"
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.
- Grensmodel
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
Handwritten digit recognition network werd gepubliceerd door AT&T, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens November 1989. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van digit recognition.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Training en herkomst
De training run verbruikte ongeveer 1.8 × 10¹¹ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 9,840 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: historical significance.
Antwoorden
Handwritten digit recognition network — veelgestelde vragen
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 2.6K. "In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“. 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.
Handwritten digit recognition network— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door AT&T, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Handwritten digit recognition network— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 1989. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Handwritten digit recognition network— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van digit recognition. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Handwritten digit recognition network— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.8 × 10¹¹ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
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.