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MambaFromer pour les séries chronologique désigne un modèle ayant une architecture hybride qui intègre intérieurement les forces du '''[[réseau autoattentif]]''' (''transformer'' en anglais), soit l'encodeur, et de Mamba, le décodeur, pour la prévision des séries chronologiques à long terme. Il fournit une solution à la modélisation de séquences plus puissante et efficace, qui peut accomplir diverses tâches complexes de '''[[traitement automatique de la langue naturelle]]''' (TALN). MambaFormer améliore aussi la précision et la généralisation du TALN. | MambaFromer pour les séries chronologique désigne un modèle ayant une architecture hybride qui intègre intérieurement les forces du '''[[réseau autoattentif]]''' (''transformer'' en anglais), soit l'encodeur, et de Mamba, le décodeur, pour la prévision des séries chronologiques à long terme. Il fournit une solution à la modélisation de séquences plus puissante et efficace, qui peut accomplir diverses tâches complexes de '''[[traitement automatique de la langue naturelle]]''' (TALN). MambaFormer améliore aussi la précision et la généralisation du TALN. | ||
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Version du 28 septembre 2024 à 12:46
Définition
MambaFromer pour les séries chronologique désigne un modèle ayant une architecture hybride qui intègre intérieurement les forces du réseau autoattentif (transformer en anglais), soit l'encodeur, et de Mamba, le décodeur, pour la prévision des séries chronologiques à long terme. Il fournit une solution à la modélisation de séquences plus puissante et efficace, qui peut accomplir diverses tâches complexes de traitement automatique de la langue naturelle (TALN). MambaFormer améliore aussi la précision et la généralisation du TALN.
Voir aussi série chronologique
Français
MambaFormer pour les séries chronologiques
MambaFormer pour les séries temporelles
MambaFormer
TransMamba
Anglais
MambaFormer for Time-series
MambaFormer
TransMamba
MambaFormer for Time-Series is a model with an hybrid architecture that internally integrates strengths of Transformer (encoder) and Mamba (decoder) for long-shot range time series forecasting and ensures a more powerful and efficient sequence modeling solution that can address the challenges of complex and diverse natural language processing tasks and enhances their accuracy and generalization.
Source
