CapsNet (MultiMNIST)
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- Google Brain
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 26 October 2017
- Autorzy
- S Sabour, N Frosst, GE Hinton
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Character recognition (OCR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 11.4M
- Dane treningowe
- 120,000,000 tokens
"This model has 24.56M parameters which is 2 times more parameters than CapsNet with 11.36M parameters."
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Cytaty
- 5,094
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Dynamic Routing Between Capsules
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Tło
CapsNet (MultiMNIST) został opublikowany przez Google Brain, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas October 2017. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie character recognition (OCR).
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Zbiór treningowy trwał około 120,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
CapsNet (MultiMNIST) — częste pytania
CapsNet (MultiMNIST)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 11.4M. "This model has 24.56M parameters which is 2 times more parameters than CapsNet with 11.36M parameters.". Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
CapsNet (MultiMNIST)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Google Brain, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
CapsNet (MultiMNIST)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w October 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
CapsNet (MultiMNIST)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie character recognition (OCR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
CapsNet (MultiMNIST)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
CapsNet (MultiMNIST)— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.