memorizing-transformers-pytorch
Implementierung von Memorizing Transformers (ICLR 2022), ein Aufmerksamkeitsnetzwerk, das mit Indizierung und Abruf von Erinnerungen unter Verwendung von annähernden nächsten Nachbarn in Pytorch angereichert ist.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarImplementierung von Memorizing Transformers (ICLR 2022), ein Aufmerksamkeitsnetzwerk, das mit Indizierung und Abruf von Erinnerungen unter Verwendung von annähernden nächsten Nachbarn in Pytorch angereichert ist.
memorizing-transformers-pytorch hat 646 Sterne auf GitHub. Es wurde 48-mal geforkt. memorizing-transformers-pytorch ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. memorizing-transformers-pytorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: approximate-nearest-neighbors, artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning.
Was ist memorizing-transformers-pytorch?
Implementierung von Memorizing Transformers (ICLR 2022), ein Aufmerksamkeitsnetzwerk, das mit Indizierung und Abruf von Erinnerungen unter Verwendung von annähernden nächsten Nachbarn in Pytorch angereichert ist.
Ist memorizing-transformers-pytorch Open Source?
memorizing-transformers-pytorch ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist memorizing-transformers-pytorch kostenlos?
Ja. memorizing-transformers-pytorch ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht memorizing-transformers-pytorch?
memorizing-transformers-pytorch ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist memorizing-transformers-pytorch geschrieben?
memorizing-transformers-pytorch ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/lucidrains-memorizing-transformers-pytorch.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.