| dbo:abstract
|
- Perceiver is a transformer adapted to be able to process non-textual data, such as images, sounds and video, and spatial data. Transformers underlie other notable systems such as BERT and GPT-3, which preceded Perceiver. It adopts an asymmetric attention mechanism to distill inputs into a latent bottleneck, allowing it to learn from large amounts of heterogeneous data. Perceiver matches or outperforms specialized models on classification tasks. Perceiver was introduced in June 2021 by DeepMind. It was followed by Perceiver IO in August 2021. (en)
- Персі́вер (англ. Perceiver, укр. Сприймач) — це трансформер, пристосований для обробки нетекстових даних, таких як зображення, звуки та відео, та просторових даних. Трансформери лежать в основі інших відомих систем, таких як BERT і GPT-3, які передували Персіверові. Він використовує механізм асиметричної уваги, щоби переганяти дані входу до латентного вузького подання, що дає йому можливість вчитися з великої кількості гетерогенних даних. На задачах класифікації Персівер наздоганяє або перевершує спеціалізовані моделі. (uk)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
|
- 5304 (xsd:nonNegativeInteger)
|
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dbo:wikiPageWikiLink
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| dcterms:subject
| |
| rdfs:comment
|
- Perceiver is a transformer adapted to be able to process non-textual data, such as images, sounds and video, and spatial data. Transformers underlie other notable systems such as BERT and GPT-3, which preceded Perceiver. It adopts an asymmetric attention mechanism to distill inputs into a latent bottleneck, allowing it to learn from large amounts of heterogeneous data. Perceiver matches or outperforms specialized models on classification tasks. Perceiver was introduced in June 2021 by DeepMind. It was followed by Perceiver IO in August 2021. (en)
- Персі́вер (англ. Perceiver, укр. Сприймач) — це трансформер, пристосований для обробки нетекстових даних, таких як зображення, звуки та відео, та просторових даних. Трансформери лежать в основі інших відомих систем, таких як BERT і GPT-3, які передували Персіверові. Він використовує механізм асиметричної уваги, щоби переганяти дані входу до латентного вузького подання, що дає йому можливість вчитися з великої кількості гетерогенних даних. На задачах класифікації Персівер наздоганяє або перевершує спеціалізовані моделі. (uk)
|
| rdfs:label
|
- Perceptor (ca)
- Perceiver (en)
- Персівер (uk)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
