Max-Margin Markov 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
- Stanford University
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 1 March 2004
- Autorzy
- B. Taskar, C. Guestrin, and D. Koller
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision, Language
- Zadanie
- Image classification, Text 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
- 4,800 tokens
The data set is divided into 10 folds of ∼ 600 training and ∼ 5500 testing examples. The accuracy results, ... are averages over the 10 folds
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Cytaty
- 1,764
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Max-margin markov networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Max-Margin Markov Networks został opublikowany przez Stanford University, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 2004. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia.
Działa w dziedzinie Vision, Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification, Text classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zużył korpus około 4,800 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Max-Margin Markov Networks — częste pytania
Max-Margin Markov Networks— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification, Text classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Max-Margin Markov 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.
Max-Margin Markov 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.
Max-Margin Markov Networks— ile ma parametrów?
Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.
Max-Margin Markov Networks— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Stanford University, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Max-Margin Markov Networks— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 2004. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
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.