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
Implémentez et expérimentez avec des techniques de mémoire avancées dans les modèles IA en utilisant PyTorch.
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memorizing-transformers-pytorch compte 646 étoiles sur GitHub. Il a été forké 48 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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