No puedes hacer que las alteraciones de documentos sean más convenientes que editar tus archivos tiff en la web. Con DocHub, puedes acceder a herramientas para editar documentos en PDF rellenables, tiff u otros formatos: resaltar, ocultar o borrar elementos del documento. Agrega contenido textual e imágenes donde las necesites, reescribe tu formulario por completo y más. Puedes descargar tu archivo editado a tu dispositivo o compartirlo por correo electrónico o enlace directo. También puedes convertir tus documentos en formularios rellenables y pedir a otros que los completen. DocHub incluso tiene una eFirma que te permite certificar y enviar documentos para firmar con solo un par de clics.
Tus registros se mantienen de forma segura en nuestra nube de DocHub, por lo que puedes acceder a ellos en cualquier momento desde tu computadora de escritorio, laptop, teléfono inteligente o tableta. Si prefieres usar tu teléfono móvil para editar archivos, puedes hacerlo fácilmente con la aplicación de DocHub para iOS o Android.
¡Hola y bienvenidos a este video! Hoy hablaré sobre la capa de Embedding de PyTorch. Voy a explicar qué hace y mostrarte algunos casos de uso comunes y, finalmente, codificaré un ejemplo que implementa un modelo de lenguaje a nivel de caracteres que puede generar cualquier texto. Como puedes ver, estoy en la documentación oficial de PyTorch y describen la capa de Embedding de la siguiente manera: "Tabla de búsqueda simple que almacena embeddings de un diccionario y tamaño fijos". Lo que también podemos ver es que tiene dos argumentos posicionales. Uno de ellos es el número de embeddings y el segundo es la dimensión de los embeddings. Si tuviera que explicarlo con mis propias palabras, eEmbedding es solo un arreglo bidimensional envuelto en el contenedor del módulo con alguna funcionalidad adicional. Lo más importante es que las filas representan diferentes entidades que uno quiere incrustar. Entonces, ¿qué quiero decir con una entidad? Un ejemplo muy común proviene de th
