Siamese-TDNN
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
- Bell Laboratories
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 1 August 1993
- Autorzy
- J. Bromley, James W. Bentz, L. Bottou, Isabelle M Guyon, Yann LeCun, C. Moore, Eduard Säckinger, Roopak Shah
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- 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.
- parametry
- 0.7K
- Dane treningowe
- 7,701 tokens
- Epoki
- 69
"The input is 8 by 200 units, the first convolutional layer is 6 by 192 units with each unit's receptive field covering 8 by 9 units of the input. The first averaging layer is 6 by 64 units, the second convolution layer is 4 by 57 with 6 by 8 receptive fields and the second averaging layer is 4 by 19" "Two separate sub-networks based on Time Delay Neural Networks (Lang and Hinton, 1988, Guyon et al. 1990) act on each input pattern to extract features," "All weights could be learnt, but the two s…
"We used up to 7,701 signature pairs"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 1.3 × 10¹³ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
8073216*3*7701*69=12869570138112=1.29e13 Forward pass flop: 2*(2*200*200*8*6+2*64*64*6*4)=8073216 "We used up to 7,701 signature pairs" Epochs: 69 (Table 1)
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Historical significance,Highly cited
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Signature Verification using a "Siamese" Time Delay Neural Network
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Siamese-TDNN został opublikowany przez Bell Laboratories, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas August 1993. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Jak to zostało wytrenowane
Trening zajmował około 1.3 × 10¹³ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 7,701 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: historical significance,Highly cited.
Odpowiedzi
Siamese-TDNN — częste pytania
Siamese-TDNN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Bell Laboratories, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Siamese-TDNN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w August 1993. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Siamese-TDNN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Siamese-TDNN— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.3 × 10¹³ FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Siamese-TDNN— 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.
Siamese-TDNN— 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.
Siamese-TDNN— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 0.7K. "The input is 8 by 200 units, the first convolutional layer is 6 by 192 units with each unit's receptive field covering 8 by 9 units of the input. The first averaging layer is 6 by 64 units, the second convolution layer is 4 by 57 with 6 by 8 receptive fields and the second averaging layer is 4 by 19" "Two separate sub-networks based on Time Delay Neural Networks (Lang and Hinton, 1988, Guyon et al. 1990) act on each input pattern to extract features," "All weights could be learnt, but the two sub-networks were constrained to have identical weights." L1: H=1, W=200, C=8, K=9, D=6 L2: H=1, W=64, C=6, K=8, D=4 Parameters: 7*9*8+5*8*6=744. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
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.