Fuzzy NN
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
- Indian Statistical Institute
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- India
- Opublikowany
- 1 September 1992
- Autorzy
- SK Pal, S Mitra
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Speech
- Zadanie
- Speech recognition (ASR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.2K
- Dane treningowe
- 436 tokens
Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166
"The above-mentioned algorithm was tested on a set of 871 Indian Telugu vowel sounds" and 50% of the dataset was used. 871*0.5 ~= 436
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
- 1.4 × 10⁹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
1166 params * 2 FLOP/param * (3 for forward + backward pass) * 460 epochs * 436 examples
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 1,223
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Multilayer perceptron, fuzzy sets, and classification
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Fuzzy NN został opublikowany przez Indian Statistical Institute, w kraju zapisanym jako India, podczas September 1992. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Speech, i jest zapisany jako wykonujący zadanie speech recognition (ASR).
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 1.4 × 10⁹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 436 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
Fuzzy NN — częste pytania
Fuzzy NN— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.2K. Table II: "he neural network has three hidden layers, with m hidden nodes in each layer", m = 20, input dim. = 9, output dim. = 6 9*20+20*20+20*20+6*20+66=1166. 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.
Fuzzy NN— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Indian Statistical Institute, oparty na India, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Fuzzy NN— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w September 1992. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Fuzzy NN— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Speech, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie speech recognition (ASR). Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Fuzzy NN— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.4 × 10⁹ 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.
Fuzzy NN— 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.
Fuzzy NN— 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.