pytorch-original-transformer
La mia implementazione del modello transformer originale (Vaswani et al.). Ho incluso anche il file playground.py per visualizzare concetti altrimenti apparentemente difficili. Attualmente inclusi modelli pre-addestrati IWSLT.
Sperimenta con una versione base del modello transformer per imparare come elabora il linguaggio.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiLa mia implementazione del modello transformer originale (Vaswani et al.). Ho incluso anche il file playground.py per visualizzare concetti altrimenti apparentemente difficili. Attualmente inclusi modelli pre-addestrati IWSLT.
pytorch-original-transformer ha 1.1k stelle su GitHub. È stato forkato 187 volte. pytorch-original-transformer è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2020. pytorch-original-transformer è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: attention, attention-is-all-you-need, attention-mechanism, deep-learning.
Che cos'è pytorch-original-transformer?
La mia implementazione del modello transformer originale (Vaswani et al.). Ho incluso anche il file playground.py per visualizzare concetti altrimenti apparentemente difficili. Attualmente inclusi modelli pre-addestrati IWSLT.
pytorch-original-transformer è open source?
pytorch-original-transformer è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
pytorch-original-transformer è gratuito?
Sì. pytorch-original-transformer è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è pytorch-original-transformer?
pytorch-original-transformer è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto pytorch-original-transformer?
pytorch-original-transformer è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/gordicaleksa-pytorch-original-transformer.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.