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Implementazione di Memorizing Transformers (ICLR 2022), rete di attenzione aumentata con indicizzazione e recupero di memorie utilizzando vicini più prossimi approssimati, in Pytorch

di lucidrains · GitHub
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Implementazione di Memorizing Transformers (ICLR 2022), rete di attenzione aumentata con indicizzazione e recupero di memorie utilizzando vicini più prossimi approssimati, in Pytorch

memorizing-transformers-pytorch ha 646 stelle su GitHub. È stato forkato 48 volte. memorizing-transformers-pytorch è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2022. memorizing-transformers-pytorch è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: approximate-nearest-neighbors, artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning.

Frequently asked questions

Che cos'è memorizing-transformers-pytorch?

Implementazione di Memorizing Transformers (ICLR 2022), rete di attenzione aumentata con indicizzazione e recupero di memorie utilizzando vicini più prossimi approssimati, in Pytorch

memorizing-transformers-pytorch è open source?

memorizing-transformers-pytorch è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.

memorizing-transformers-pytorch è gratuito?

Sì. memorizing-transformers-pytorch è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

Con quale licenza è memorizing-transformers-pytorch?

memorizing-transformers-pytorch è disponibile con licenza MIT.

In quale linguaggio è scritto memorizing-transformers-pytorch?

memorizing-transformers-pytorch è scritto principalmente in Python.

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