Transformer-Explainability
[CVPR 2021] Implementación oficial de PyTorch para la Interpretabilidad de Transformadores Más Allá de la Visualización de Atención, un método novedoso para visualizar clasificaciones por redes basadas en Transformadores.
Visualizar cómo los modelos Transformer toman decisiones más allá de solo observar las puntuaciones de atención.
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Transformer-Explainability tiene 2k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 260 veces. Transformer-Explainability está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2020. Transformer-Explainability está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: attention-matrix, attention-visualization, bert, bert-model.
¿Qué es Transformer-Explainability?
[CVPR 2021] Implementación oficial de PyTorch para la Interpretabilidad de Transformadores Más Allá de la Visualización de Atención, un método novedoso para visualizar clasificaciones por redes basadas en Transformadores.
¿Transformer-Explainability es de código abierto?
Transformer-Explainability es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿Transformer-Explainability es gratis?
Sí. Transformer-Explainability es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Transformer-Explainability?
Transformer-Explainability está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito Transformer-Explainability?
Transformer-Explainability está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/hila-chefer-transformer-explainability.html)
