HyperNEAT
Brak szacunków
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi tego modelu nie zostały opublikowane, dlatego nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny wyłącznie poprzez jego dostawcę, a żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Na nagraniu
Pełna specyfikacja
Wszystko, co jest dostępne na temat tego modelu. Większość z tego opisuje, jak został wytrenowany, a nie jak działa — przydatny kontekst do oceny, ile pracy w to włożono i jak wypada na tle modeli zbudowanych na innym poziomie skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- University of Texas at Austin
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowane
- 5 March 2014
- Autorzy
- M Hausknecht, J Lehman
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może zawierać kilka z każdej.
- Domena
- Games
- Zadanie
- Atari
Rozmiar
Jakiej wielkości jest model i na ile danych był szkolony. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Parametry
- 239.7K
- Dane treningowe
- 750,000,000 tokens
"The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object r…
Jak jest klasyfikowane
Etykiety stosowane przez źródłowy zbiór danych podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest w danym wpisie.
- Dlaczego jest śledzone
- SOTA improvement
- Cytacje
- 195
"Neuroevolution ameliorates these problems and evolved policies achieve state-of-the-art results, even surpassing human high scores on three games"
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Neuroevolution Approach to General Atari Game Playing
- Ostatnia aktualizacja
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, in United States of America, in March 2014. It comes out of academia.
It works in Games, and is recorded as doing atari.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żadna karta graficzna tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
The training set ran to roughly 750,000,000 tokens.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: sOTA improvement.
Odpowiedzi
HyperNEAT — Często zadawane pytania
Is HyperNEAT open source?
The licensing for HyperNEAT was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does HyperNEAT have?
HyperNEAT has 239.7K parameters. "The ANN consists of three layers (Fig. 3): a substrate layer inwhich information from the game screen (raw pixels, objects, ornoise) is given as input to the network; a processing layer whichadds a nonlinear internal representation; and a nonlinear outputlayer from which actions are read and conveyed to the Atari em-ulator. Both the input and output layers are fully connected tothe processing layer. The substrate dimensionality of the inputand processinglayers is 810 in the case of the object repre-sentation and 1621 for the pixel and noise representations.3The output layer consists of a 33 substrate mirroring the ninepossible directions of the Atari 2600 joystick and a single noderepresenting thefire button". That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created HyperNEAT?
HyperNEAT was published by University of Texas at Austin, based in United States of America, categorised as academia.
When was HyperNEAT released?
HyperNEAT was published in March 2014. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is HyperNEAT used for?
HyperNEAT works in Games, and is recorded as handling atari. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run HyperNEAT?
None. HyperNEAT is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
W innym kierunku
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, wszystko co będzie ona obsługiwać, Rozpocznij od sprzętu..