About: Perceiver   Goto Sponge  NotDistinct  Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : wasabi.inria.fr associated with source document(s)

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.

AttributesValues
label
  • Perceiver
  • Perceptor
  • Персівер
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.
  • 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.
sameAs
topic
described by
subject
dbo:wikiPageID
Wikipage revision ID
dbo:wikiPageWikiLink
is primary topic of
wasDerivedFrom
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.
  • 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.
dbo:wikiPageLength
dbp:wikiPageUsesTemplate
is sameAs of
is topic of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is Wikipage redirect of
is topic of
is http://vocab.deri.ie/void#inDataset of
Faceted Search & Find service v1.13.91 as of Mar 24 2020


Alternative Linked Data Documents: Sponger | ODE     Content Formats:       RDF       ODATA       Microdata      About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data]
OpenLink Virtuoso version 07.20.3229 as of Jul 10 2020, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (94 GB total memory)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2025 OpenLink Software