Machine learning

المُحوِّل (NLP)

المُحوِّل (Transformer) هو نموذج تعلم عميق يعتمد على الانتباه، قدمه فاسواني وزملاؤه في عام 2017، ويؤدي تصنيف النصوص، والتعرف على الكيانات المسماة، ونمذجة اللغة عن طريق السماح لكل رمز (token) في تسلسل بالانتباه مباشرة إلى كل رمز آخر. لقد حل محل التصاميم المتكررة السابقة بآلية انتباه ذاتي تعالج التسلسلات بأكملها بالتوازي.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 1). Transformer Model for Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/transformer-nlp

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateTransformer (Transformer Model for Natural Language Processing). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/transformer-nlp · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026