Perceptron (1960)
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
- Cornell Aeronautical Laboratory
- Organisatietype
- Academia
- Land
- United States of America
- Gepubliceerd
- 30 March 1960
- Auteurs
- Frank Rosenblatt
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image 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.
- parameters
- 1K
- Training gegevens
- 100 tokens
" The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point."
from the text "The two main simulation programs total about 5000 words each."
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
- 7.2 × 10⁸ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Hardware
4000 * 12000 * 15 from the text "This program uses the IBM 704 computer to simulate per-ceptual learning, recognition, and spontaneous classification of visual stimuli in the perceptron," from https://en.wikipedia.org/wiki/IBM_704 The 704 can execute up to 12,000 floating-point additions per second. " For the first system, the computing time averaged about 15 seconds per stimulus cycle, " In Fig 10 we see up to 4000 stimuli
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
- Speculative
- Citaties
- 394
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Perceptron Simulation Experiments
- Laatst bijgewerkt
- 11 February 2026
Wat de cijfers betekenen
Over dit model
Perceptron (1960) werd gepubliceerd door Cornell Aeronautical Laboratory, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens March 1960. De categorie waaronder de uitgever valt is academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 7.2 × 10⁸ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
De trainingsset liep naar ongeveer 100 tekstokens
De inclusiecriteria: historical significance.
Antwoorden
Perceptron (1960) — veelgestelde vragen
Perceptron (1960)— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.2 × 10⁸ 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 1K. " The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point.". 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.
Perceptron (1960)— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Cornell Aeronautical Laboratory, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia.
Perceptron (1960)— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in March 1960. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Perceptron (1960)— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
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.