Transformer-Explainability
[CVPR 2021] Implementazione ufficiale PyTorch per l'Interpretabilità dei Transformer oltre la Visualizzazione dell'Attenzione, un nuovo metodo per visualizzare le classificazioni da reti basate su Transformer.
Visualizza come i modelli Transformer prendono decisioni oltre a guardare semplicemente i punteggi di attenzione.
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Transformer-Explainability ha 2k stelle su GitHub. È stato forkato 260 volte. Transformer-Explainability è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2020. Transformer-Explainability è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: attention-matrix, attention-visualization, bert, bert-model.
Che cos'è Transformer-Explainability?
[CVPR 2021] Implementazione ufficiale PyTorch per l'Interpretabilità dei Transformer oltre la Visualizzazione dell'Attenzione, un nuovo metodo per visualizzare le classificazioni da reti basate su Transformer.
Transformer-Explainability è open source?
Transformer-Explainability è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
Transformer-Explainability è gratuito?
Sì. Transformer-Explainability è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è Transformer-Explainability?
Transformer-Explainability è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto Transformer-Explainability?
Transformer-Explainability è scritto principalmente in Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/hila-chefer-transformer-explainability.html)
