Neocognitron
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
- NHK Broadcasting Science Research Laboratories
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- Japan
- Opublikowany
- 1 April 1980
- Autorzy
- K Fukushima, S Miyake
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Character recognition (OCR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 1.1M
- Dane treningowe
- 5 tokens
"The synaptic connections from S-layers to C-layers are fixed and unmodifiable. [...] The numbers of excitatory cells in these seven layers are: 16x16 in U0, 16x16x24 in Us1, 10x10x 24 in Uc1, 8x8x24 in Us2, 6x 6x 24 in Uc2, 2x2x24 in Us3, and 24 in Uc3 [...] the number of input synapses to each S-cell is 5 x 5 in layer Us1 and 5x5x24 in layers Us2 and Us3 [...] The number of excitatory input synapses to each C-cell is 5x5 in layers Uc1 and Uc2, and is 2x2 in layer Uc3 " The number of synapse…
"In order to self-organize the network, we have presented five stimulus patterns "0", "1", "2", "3", and "4", which are shown in Fig. 6"
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
- 2.7 × 10⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"It does not necessarily mean that all of these input synapses are always fully reinforced. In usual situations, only some of these input synapses are reinforced, and the rest of them remains in small values [...] Each of the five stimulus patterns has been presented 20 times to the network. By that time, self organization of the network has almost been completed." We multiply by 2 to account for multadds in the forward pass. There is no real backward pass, weights are only updated sparsely. E…
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
- Highly cited
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 5,782
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Tło
Neocognitron został opublikowany przez NHK Broadcasting Science Research Laboratories, w kraju zapisanym jako Japan, podczas April 1980. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie character recognition (OCR).
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 2.7 × 10⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 5 Tokeny tekstu.
Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited.
Odpowiedzi
Neocognitron — częste pytania
Neocognitron— 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.
Neocognitron— 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.
Neocognitron— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1.1M. "The synaptic connections from S-layers to C-layers are fixed and unmodifiable. [...] The numbers of excitatory cells in these seven layers are: 16x16 in U0, 16x16x24 in Us1, 10x10x 24 in Uc1, 8x8x24 in Us2, 6x 6x 24 in Uc2, 2x2x24 in Us3, and 24 in Uc3 [...] the number of input synapses to each S-cell is 5 x 5 in layer Us1 and 5x5x24 in layers Us2 and Us3 [...] The number of excitatory input synapses to each C-cell is 5x5 in layers Uc1 and Uc2, and is 2x2 in layer Uc3 " The number of synapses into each S-layer is: S1: (16*16*24)*(5*5) S2: (8*8*24)*(5*5*24) S3: (2*2*24)*(5*5*24) We assume one parameter a per synapse into each cell in a S-layer, and one parameter b per each cell in a S-layer. 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.
Neocognitron— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez NHK Broadcasting Science Research Laboratories, oparty na Japan, organizacja sklasyfikowana jako industry.
Neocognitron— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w April 1980. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Neocognitron— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie character recognition (OCR). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Neocognitron— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.7 × 10⁸ 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.