memorizing-transformers-pytorch
Implementación de Memorizing Transformers (ICLR 2022), red de atención aumentada con indexación y recuperación de memorias utilizando vecinos más cercanos aproximados, en Pytorch
Implementa y experimenta con técnicas avanzadas de memoria en modelos de IA utilizando PyTorch.
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memorizing-transformers-pytorch tiene 646 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 49 veces. memorizing-transformers-pytorch está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2022. memorizing-transformers-pytorch está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: approximate-nearest-neighbors, artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning.
¿Qué es memorizing-transformers-pytorch?
Implementación de Memorizing Transformers (ICLR 2022), red de atención aumentada con indexación y recuperación de memorias utilizando vecinos más cercanos aproximados, en Pytorch
¿memorizing-transformers-pytorch es de código abierto?
memorizing-transformers-pytorch es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿memorizing-transformers-pytorch es gratis?
Sí. memorizing-transformers-pytorch es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está memorizing-transformers-pytorch?
memorizing-transformers-pytorch está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito memorizing-transformers-pytorch?
memorizing-transformers-pytorch está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/lucidrains-memorizing-transformers-pytorch.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.