Layer Normalization: Handwriting sequence generation
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
- University of Toronto
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Canada
- Opublikowany
- 21 July 2016
- Autorzy
- Jimmy Lei Ba, Jamie Ryan Kiros, Geoffrey E. Hinton
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Image generation
- Zadanie
- Image generation
- Model bazowy
- RNN+weight noise+dynamic eval
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 3.7M
- Dane treningowe
- 8,525,300 tokens
The total number of weights was increased to approximately 3.7M.
12179*700=8525300 There are, in total, 12179 handwriting line sequences. The input string is typically more than 25 characters and the average handwriting line has a length around 700.
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
- Dostosowywanie obliczeń
- 1.9 × 10¹⁴ FLOP
=8525300*3700000*6=1.8926166e+14
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Speculative
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Layer Normalization
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Layer Normalization: Handwriting sequence generation został opublikowany przez University of Toronto, w kraju zapisanym jako Canada, podczas July 2016. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image generation.
Opiera się na RNN+weight noise+dynamic eval. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Jak to zostało wytrenowane
Został wytrenowany na korpusie około 8,525,300 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Layer Normalization: Handwriting sequence generation — częste pytania
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— 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.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— 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.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 3.7M. The total number of weights was increased to approximately 3.7M. 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.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2016. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Layer Normalization: Handwriting sequence generation— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Image generation, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
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.