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BERT (language model) - Wikipedia
Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google.[1][2] It learned by self-supervised learning to represent text as a sequence of vectors. It had the transformer encoder architecture. It was notable for its dramatic improvement over previous state of the art models, and as an early example of large language model
deeplearn.jsでピアノ演奏
deeplearn.jsを使えば、リアルタイムで Performance RNN ピアノ演奏をブラウザで楽しむことができます。 Performance RNN deeplearn.jsはオープンソースのJavascriptライブラリで、 ブラウザでモデルのGPUベースのトレーニングと評価を可能にします。 これには、Performance RNNチェックポイントをdeeplearn.jsが使用できる形式に変換するために使用できたTensorFlowモデルを移植するためのツールが含まれています。 次に、モデルアーキテクチャをdeeplearn.js TypeScriptライブラリを使用できるようにして ユーザーインターフェイスが追加されました。 新しいモデルのソースコードは、deeplearn.js GitHubリポジトリから入手できます。 ブラウザでPerformance RNNを試してみる
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