Positional Encodings

Posi­tio­nal Enco­dings sind eine Metho­de, um die räum­li­che Infor­ma­ti­on in einer Sequenz von Daten­punk­ten zu kodie­ren. Sie wer­den häu­fig in Künst­li­cher Intel­li­genz ver­wen­det, ins­be­son­de­re in Model­len wie dem Trans­for­mer, um die Posi­ti­on von Wör­tern oder ande­ren Ele­men­ten in einer Sequenz zu berück­sich­ti­gen. Durch die Hin­zu­fü­gung von Posi­tio­nal Enco­dings kön­nen Model­le bes­ser ver­ste­hen, wie die Rei­hen­fol­ge der Ele­men­te in einer Sequenz ihre Bedeu­tung beein­flusst.

  • Die Magie der Textklassifikation: Ein Blick auf Transformer-Modelle

    Haben Sie sich jemals gefragt, wie Ihr E‑Mail-Post­ein­gang Spam-Nach­rich­ten her­aus­fil­tert oder wie Ihre Lieb­lings­nach­rich­ten-App Ihnen Arti­kel emp­fiehlt, die Sie inter­es­sie­ren könn­ten? Die Ant­wort liegt in einer Tech­no­lo­gie namens Text­klas­si­fi­ka­ti­on. In die­sem Arti­kel wer­den wir die­se fas­zi­nie­ren­de Tech­no­lo­gie und ihre neu­es­ten Ent­wick­lun­gen erkun­den. Textklassifikation leicht gemacht Text­klas­si­fi­ka­ti­on ist, ein­fach aus­ge­drückt, der Pro­zess, bei dem ein Com­pu­ter­pro­gramm…

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