@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
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@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .

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  skos:prefLabel "deep neural network"@en, "réseau de neurones profond"@fr ;
  a skos:Concept ;
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  skos:altLabel "self-attention network"@en, "transformer"@fr, "transformateur"@fr, "self-attention model"@en, "modèle auto-attentif"@fr ;
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  dc:bibliographicCitation "• Millière, R. (2024). Transformers. In Open Encyclopedia of Cognitive Science. MIT Press.  <a href=\"https://doi.org/10.21428/e2759450.d3acfbfb\">https://doi.org/10.21428/e2759450.d3acfbfb</a>", "• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł. ukasz, & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.  <a href=\"https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html\">https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/hash/3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html</a>" ;
  dc:created "2025-06-06T06:04:46"^^xsd:dateTime ;
  skos:broader <http://data.loterre.fr/ark:/67375/23L-GT2BQQ3R-K> ;
  skos:prefLabel "transformer"@en, "transformeur"@fr ;
  skos:definition "A deep neural network architecture that process sequential data—such as text—in parallel by using an attention mechanism to capture both nearby and long-range relationships between elements (adapted from Millière, 2024)."@en, "Architecture de réseau de neurones profonds qui traite en parallèle des données séquentielles — comme du texte — en utilisant un mécanisme d’attention pour capturer à la fois les relations proches et distantes entre les éléments (traduit et adapté de Millière, 2024)."@fr ;
  skos:exactMatch <https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer>, <https://fr.wikipedia.org/wiki/Transformeur>, <https://www.wikidata.org/wiki/Q85810444> ;
  a skos:Concept ;
  skos:inScheme <http://data.loterre.fr/ark:/67375/23L> .