Hopfield 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
- California Institute of Technology
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 1 April 1982
- Autorzy
- JJ Hopfield
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Other
- Zadanie
- Sequence memorization
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 9.9K
- Dane treningowe
- tokens
My understanding is that the biggest Hopfield networks they studied had N=100 units. Each unit has 99 synapses Tij from each other unit, for a total of 100*99 parameters
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Highly cited
- Cytaty
- 23,315
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
Hopfield network został opublikowany przez California Institute of Technology, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas April 1982. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
Działa w dziedzinie Other, i jest zapisany jako wykonujący zadanie sequence memorization.
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
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: highly cited.
Odpowiedzi
Hopfield network — częste pytania
Hopfield network— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 9.9K. My understanding is that the biggest Hopfield networks they studied had N=100 units. Each unit has 99 synapses Tij from each other unit, for a total of 100*99 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.
Hopfield network— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez California Institute of Technology, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Hopfield network— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 1982. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Hopfield network— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Other, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie sequence memorization. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
Hopfield 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.
Hopfield 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.
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.