memorizing-transformers-pytorch
Implémentation de Memorizing Transformers (ICLR 2022), réseau d'attention augmenté avec indexation et récupération de mémoires utilisant des voisins les plus proches approximatifs, en Pytorch
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memorizing-transformers-pytorch compte 646 étoiles sur GitHub. Il a été forké 49 fois. memorizing-transformers-pytorch est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2022. memorizing-transformers-pytorch est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : approximate-nearest-neighbors, artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning.
Qu'est-ce que memorizing-transformers-pytorch ?
Implémentation de Memorizing Transformers (ICLR 2022), réseau d'attention augmenté avec indexation et récupération de mémoires utilisant des voisins les plus proches approximatifs, en Pytorch
memorizing-transformers-pytorch est-il open source ?
memorizing-transformers-pytorch est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
memorizing-transformers-pytorch est-il gratuit ?
Oui. memorizing-transformers-pytorch est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est memorizing-transformers-pytorch ?
memorizing-transformers-pytorch est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage memorizing-transformers-pytorch est-il écrit ?
memorizing-transformers-pytorch est écrit principalement en Python.
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