pytorch-original-transformer
Mi implementación del modelo transformer original (Vaswani et al.). Además, he incluido el archivo playground.py para visualizar conceptos que de otro modo parecen difíciles. Actualmente se incluyen modelos preentrenados de IWSLT.
Experimenta con una versión básica del modelo transformer para aprender cómo procesa el lenguaje.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasMi implementación del modelo transformer original (Vaswani et al.). Además, he incluido el archivo playground.py para visualizar conceptos que de otro modo parecen difíciles. Actualmente se incluyen modelos preentrenados de IWSLT.
pytorch-original-transformer tiene 1.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 188 veces. pytorch-original-transformer está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2020. pytorch-original-transformer está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: attention, attention-is-all-you-need, attention-mechanism, deep-learning.
¿Qué es pytorch-original-transformer?
Mi implementación del modelo transformer original (Vaswani et al.). Además, he incluido el archivo playground.py para visualizar conceptos que de otro modo parecen difíciles. Actualmente se incluyen modelos preentrenados de IWSLT.
¿pytorch-original-transformer es de código abierto?
pytorch-original-transformer es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿pytorch-original-transformer es gratis?
Sí. pytorch-original-transformer es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está pytorch-original-transformer?
pytorch-original-transformer está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito pytorch-original-transformer?
pytorch-original-transformer está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/gordicaleksa-pytorch-original-transformer.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.