Handwritten digit recognition network
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
- AT&T
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 27 November 1989
- Autorzy
- Yann LeCun, B. Boser, J. Denker, D. Henderson, R. Howard, W. Hubbard, L. Jackel
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Digit recognition
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 2.6K
- Dane treningowe
- 9,840 tokens
- Epoki
- 30
"In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“
"After 30 training passes the error rate on training set (7291 handwritten plus 2549 printed digits)"
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
- 1.8 × 10¹¹ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
1.4e6 * 3 * 24 * 60* 60 * 0.5 = 181440000000 = 1.81e11 "A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 1" Sparcstation 1 has an estimated compute of 1.4 MFLOPS (source: https://ieeexplore.ieee.org/document/63671 )
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Czas rzeczywisty
- 72 hours
"A complete training session (30 passes through the training set plus test) takes about 3 days on a SUN SPARCstation 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
- Zapisz pewność
- Confident
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Handwritten digit recognition network został opublikowany przez AT&T, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 1989. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie digit recognition.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Trening zajmował około 1.8 × 10¹¹ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Został wytrenowany na korpusie około 9,840 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: historical significance.
Odpowiedzi
Handwritten digit recognition network — częste pytania
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— 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.
Handwritten digit recognition network— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 2.6K. "In summary, the network has 4635 units, 98442 connections, and 2578 independent parameters.“. 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.
Handwritten digit recognition network— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AT&T, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Handwritten digit recognition network— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 1989. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Handwritten digit recognition network— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie digit recognition. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
Handwritten digit recognition network— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 1.8 × 10¹¹ 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.
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.