Linear Decision Functions
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
- Bell Laboratories
- Organisatietype
- Industry
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 1 June 1962
- Auteurs
- W. Highleyman
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Mathematics
- Taak
- Binary 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
- 500 tokens
"Fifty different people were asked, resulting in a sample size of 50 for each of the ten pattern classes. "
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
- 1.6 × 10⁶ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
0.5*45*35*1980 = 1559250 = 1.56e6 Trained using IBM punched cards, computation took 45 * 35s for all 10 digits (Section Estimating the Linear Decision Function). Multiplications per second estimate based on publication year: 1.98e3 (regression on Nordhaus data). Assumed utilization of 0.5
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Kloktijd
- 0 hours
"Forty-five hyperplanes are required in the complete linear decision function" "About 35 seconds, on the average, was required to determine a hyperplane, given an initial position."
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,Highly cited
- Record vertrouwen
- Speculative
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Linear Decision Functions, with Application to Pattern Recognition
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Linear Decision Functions werd gepubliceerd door Bell Laboratories, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 1962. De publicerende organisatie is geclassificeerd als industry.
Het werkt in het domein van Mathematics, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van binary classification.
Omdat de weights niet beschikbaar zijn, zijn geen van de hardwarefiguren elders op deze site van toepassing op het.
Training en herkomst
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 1.6 × 10⁶ 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 500 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: historical significance,Highly cited.
Antwoorden
Linear Decision Functions — veelgestelde vragen
Linear Decision Functions— hoeveel parameters heeft het?
Er is geen parameter telling gepubliceerd, daarom verschijnt er geen geheugen of snelheidsfiguur op deze pagina.
Linear Decision Functions— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Bell Laboratories, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als industry.
Linear Decision Functions— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 1962. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Linear Decision Functions— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Mathematics, en wordt geregistreerd als het afhandelen van binary classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
Linear Decision Functions— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 1.6 × 10⁶ 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.
Linear Decision Functions— 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.
Linear Decision Functions— 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.
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.