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Implementação de Memorizing Transformers (ICLR 2022), rede de atenção aumentada com indexação e recuperação de memórias usando vizinhos mais próximos aproximados, em Pytorch

por lucidrains · GitHub
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Implementação de Memorizing Transformers (ICLR 2022), rede de atenção aumentada com indexação e recuperação de memórias usando vizinhos mais próximos aproximados, em Pytorch

memorizing-transformers-pytorch tem 646 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 48 vezes. memorizing-transformers-pytorch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2022. memorizing-transformers-pytorch está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: approximate-nearest-neighbors, artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning.

Frequently asked questions

O que é memorizing-transformers-pytorch?

Implementação de Memorizing Transformers (ICLR 2022), rede de atenção aumentada com indexação e recuperação de memórias usando vizinhos mais próximos aproximados, em Pytorch

memorizing-transformers-pytorch é de código aberto?

memorizing-transformers-pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

memorizing-transformers-pytorch é gratuito?

Sim. memorizing-transformers-pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está memorizing-transformers-pytorch?

memorizing-transformers-pytorch está disponível sob a licença MIT.

Em que linguagem memorizing-transformers-pytorch está escrito?

memorizing-transformers-pytorch é escrito principalmente em Python.

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