Deep Boltzmann Machines
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
- 16 April 2009
- Autorzy
- Ruslan Salakhutdinov, Geoffrey Hinton
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Other
- Zadanie
- Image classification
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- Dane treningowe
- 60,000 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 2,666
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Deep Boltzmann Machines
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Deep Boltzmann Machines został opublikowany przez University of Toronto, w kraju zapisanym jako Canada, podczas April 2009. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Other, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.
Szkolenie i pochodzenie
Został wytrenowany na korpusie około 60,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Deep Boltzmann Machines — częste pytania
Deep Boltzmann Machines— 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.
Deep Boltzmann Machines— 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.
Deep Boltzmann Machines— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Deep Boltzmann Machines— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Deep Boltzmann Machines— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 2009. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Deep Boltzmann Machines— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Other, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
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.