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  1. In ihrem Artikel stellten sie eine neue neuronale Netzwerkarchitektur vor, das Transformer-Modell. Der essentielle Baustein des Transformer-Modells, der Transformator Encoder Block, ist eine Funktion mit , die definiert ist durch. Dabei wird die Softmax-Funktion und ein Rectifier ( ReLU) verwendet.

  2. Erfahren Sie, was Transformer-Modelle sind, wie sie funktionieren und wo sie eingesetzt werden. Diese neuronalen Netzwerke basieren auf dem Konzept der Aufmerksamkeit und ermöglichen die Verarbeitung natürlicher Sprache.

  3. The transformer model has been implemented in standard deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch. Transformers is a library produced by Hugging Face that supplies transformer-based architectures and pretrained models.

  4. 24. Apr. 2024 · Transformer sind Machine-Learning-Modelle für die Verarbeitung von natürlicher Sprache. Sie basieren auf Positional Encodings und Self-Attention, die die Reihenfolge und den Kontext der Wörter berücksichtigen.

  5. 25. März 2022 · Learn how transformer models are neural networks that learn context and meaning by tracking relationships in sequential data. Discover how transformers are driving a wave of advances in machine learning and AI applications.

  6. Erfahren Sie, wie Transformer-Modelle funktionieren, welche Arten es gibt und wie sie trainiert werden. Lesen Sie auch über die Umweltauswirkungen des Pretrainings und die Möglichkeiten der Transfer Learning.

  7. 6. Jan. 2023 · Learn how the Transformer architecture implements self-attention without recurrence or convolutions for neural machine translation. Discover the encoder-decoder structure, the multi-head self-attention mechanism, and the positional encodings of the Transformer model.

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