Perceptron (1960)
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
- Cornell Aeronautical Laboratory
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 30 March 1960
- Autorzy
- Frank Rosenblatt
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
- 1K
- Dane treningowe
- 100 tokens
" The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point."
from the text "The two main simulation programs total about 5000 words each."
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
- 7.2 × 10⁸ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
4000 * 12000 * 15 from the text "This program uses the IBM 704 computer to simulate per-ceptual learning, recognition, and spontaneous classification of visual stimuli in the perceptron," from https://en.wikipedia.org/wiki/IBM_704 The 704 can execute up to 12,000 floating-point additions per second. " For the first system, the computing time averaged about 15 seconds per stimulus cycle, " In Fig 10 we see up to 4000 stimuli
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
- Speculative
- Cytaty
- 394
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Perceptron Simulation Experiments
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
Perceptron (1960) został opublikowany przez Cornell Aeronautical Laboratory, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas March 1960. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 7.2 × 10⁸ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 100 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: historical significance.
Odpowiedzi
Perceptron (1960) — częste pytania
Perceptron (1960)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 7.2 × 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— 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.
Perceptron (1960)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 1K. " The first program was designed to handle up to 1000 A units, and a 72 by 72 sensory mosaic. It was found that this large sensory system presented stimuli with a fineness of grain considerably better than the limits of discrimination of a thousand-unit percep- tron, and at the same time, required an excessive amount of time for stimulus transformations, since each illuminated point in the stimulus must be transformed individually into its image point.". 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.
Perceptron (1960)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez Cornell Aeronautical Laboratory, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
Perceptron (1960)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w March 1960. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
Perceptron (1960)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.
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.