GPU implementation of neural networks
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
- Soongsil University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- Korea (Republic of)
- Opublikowany
- 1 June 2004
- Autorzy
- KS Oh, K Jung
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Object detection
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
- tokens
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Unknown
- Cytaty
- 471
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- GPU implementation of neural networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Co to jest model?
GPU implementation of neural networks został opublikowany przez Soongsil University, w kraju zapisanym jako Korea (Republic of), podczas June 2004. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie object detection.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Odpowiedzi
GPU implementation of neural networks — częste pytania
GPU implementation of neural networks— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
GPU implementation of neural networks— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Soongsil University, oparty na Korea (Republic of), organizacja sklasyfikowana jako academia.
GPU implementation of neural networks— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w June 2004. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
GPU implementation of neural networks— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie object detection. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
GPU implementation of neural networks— 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.
GPU implementation of neural networks— 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.