ADALINE
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
- Stanford University
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 30 June 1960
- Auteurs
- Widrow and Hoff
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Pattern 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
- 0K
- Training gegevens
- 100 tokens
"The machine's total experience is stored in the values of the weights a0,...,a16"
"The best system, arrived at by slow precise adaptation on the full body of 100 noisy patterns, was able to classify these patterns as desired except for twelve errors." https://isl.stanford.edu/~widrow/papers/c1960adaptiveswitching.pdf
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
- 6.6 × 10³ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
"The method of searching that has proven most useful is the method of steepest descent" Apparently each pattern was only shown once to the system. So the training compute is (forward pass compute) * (3 for backprop) * dataset size This is a single layer (and single neuron) which does not require gradients w.r.t. inputs - 1:1 forward-backward ratio
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
- Highly cited
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 6,329
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Adaptive switching circuits
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
ADALINE werd gepubliceerd door Stanford University, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens June 1960. De publicerende organisatie is geclassificeerd als academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van pattern 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 6.6 × 10³ 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 100 tekstokens
De inclusiecriteria: highly cited.
Antwoorden
ADALINE — veelgestelde vragen
ADALINE— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van pattern recognition. Een model kan er verschillende van elk dragen, dus dit zijn de gebieden waarvoor het is gebouwd in plaats van een limiet op wat het zal proberen.
ADALINE— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 6.6 × 10³ 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.
ADALINE— 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.
ADALINE— 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.
ADALINE— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 0K. "The machine's total experience is stored in the values of the weights a0,...,a16". 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.
ADALINE— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Stanford University, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
ADALINE— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in June 1960. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
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.