Distributed representation NN
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
- Carnegie Mellon University (CMU)
- Organisatie type
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 15 August 1986
- Authors
- Geoffrey E. Hinton
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan er verschillende van elk bevatten.
- Domein
- Other
- Taak
- Representation learning
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
- 0.4K
- Opleidingsgegevens
- 100 tokens
- Epochs
- 1,500
Parameters: 24*6 + 12*6 + 12*12 + 12*6 =432 "Figure 5: The activity levels in a five-layer network after it has learned. The bottom layer has 24 input units on the left for representing person 1 and 12 units on the right for representing the relationship. The white squares inside these two groups show the activity levels of the units. There is one active unit in the first group (representing Colin) and one in the second group (representing has-aunt). Each of the two groups of input units is tota…
"After 1500 sweeps through all 100 training examples the weights were very stable "
Training berekeningen
De rekeningen die worden uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-berekeningen. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet hoe snel het voltooide model je antwoordt.
- Training berekeningen
- 3.9 × 10⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
2*432*3*1500*100=388800000=3.9e8 "After 1500 sweeps through all 100 training examples the weights were very stable "
Hoe het is geclassificeerd
Labels de bron dataset toepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Frontier model
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Historical significance,Highly cited
- Vereiste vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan komt en wanneer het voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Learning distributed representations of concepts.
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Where it came from
Distributed representation NN was published by Carnegie Mellon University (CMU), in United States of America, in August 1986. It comes out of academia.
It works in Other, and is recorded as doing representation learning.
De gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de aanbieder. Geen enkele grafische kaart verandert dat.
Hoe het was getraind
The training run consumed about 3.9 × 10⁸ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Around 100 tokens went into training it.
Its inclusion criterion is historical significance,Highly cited.
Antwoorden
Distributed representation NN — Veelgestelde vragen
Is Distributed representation NN open source?
The licensing for Distributed representation NN was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Distributed representation NN have?
Distributed representation NN has 0.4K parameters. Parameters: 24*6 + 12*6 + 12*12 + 12*6 =432 "Figure 5: The activity levels in a five-layer network after it has learned. The bottom layer has 24 input units on the left for representing person 1 and 12 units on the right for representing the relationship. The white squares inside these two groups show the activity levels of the units. There is one active unit in the first group (representing Colin) and one in the second group (representing has-aunt). Each of the two groups of input units is totally connected to its own group of 6 units in the second layer. These two groups of 6 must learn to encode the input terms as distributed patterns of activity. The second layer is totally connected to the central layer of 12 units, and this layer is connected to the penultimate layer of 6 units.". 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.
Who created Distributed representation NN?
Distributed representation NN was published by Carnegie Mellon University (CMU), based in United States of America, categorised as academia.
When was Distributed representation NN released?
Distributed representation NN was published in August 1986. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Distributed representation NN used for?
Distributed representation NN works in Other, and is recorded as handling representation learning. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
How much compute was used to train Distributed representation NN?
Around 3.9 × 10⁸ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Distributed representation NN?
None. Distributed representation NN 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.
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.