BLSTM for handwriting (1)
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 Bern,IDSIA,Technical University of Munich
- Typ organizacji
- Academia,Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland, Germany
- Opublikowany
- 23 September 2007
- Autorzy
- M Liwicki, A Graves, S Fernàndez
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Character recognition (OCR), 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
- 405,478 tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 287
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- A Novel Approach to On-Line Handwriting Recognition Based on Bidirectional Long Short-Term Memory Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
BLSTM for handwriting (1) został opublikowany przez University of Bern,IDSIA,Technical University of Munich, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas September 2007. Kategoria, do której należy wydawca, to academia,Academia,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie character recognition (OCR), Image classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Jak to zostało wytrenowane
Zbiór treningowy trwał około 405,478 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: sOTA improvement.
Odpowiedzi
BLSTM for handwriting (1) — częste pytania
BLSTM for handwriting (1)— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
BLSTM for handwriting (1)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez University of Bern,IDSIA,Technical University of Munich, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia,Academia.
BLSTM for handwriting (1)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 2007. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
BLSTM for handwriting (1)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie character recognition (OCR), Image classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
BLSTM for handwriting (1)— 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.
BLSTM for handwriting (1)— 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.