• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI скачать в хорошем качестве

Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI 8 дней назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Attention Is All You Need Explained: The Transformer Architecture That Changed AI

This video explains the landmark paper “Attention Is All You Need”, which introduced the Transformer architecture and fundamentally changed modern artificial intelligence and natural language processing (NLP). Published in 2017 at NeurIPS, this paper demonstrated that self-attention mechanisms alone are sufficient to build powerful, scalable neural networks—without relying on recurrent or convolutional structures. 🔍 In this video, you will learn: Why the Transformer abandoned RNNs and CNNs How self-attention enables global dependency modeling What multi-head attention is and why it matters How parallelization improves training efficiency Why Transformers outperformed previous models in machine translation How this architecture became the foundation of models like BERT, GPT, and large language models 📊 Key contributions of the paper: Fully attention-based neural architecture Faster training through parallel computation State-of-the-art results in English-to-German and English-to-French translation A new paradigm for building scalable language models 📚 Reference: Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). This video is ideal for: AI and machine learning students NLP researchers and practitioners Data scientists and engineers Anyone seeking to understand the foundations of modern large language models

Comments
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Объяснение «Трансформеров»: открытие, которое навсегда изменило искусственный интеллект 2 месяца назад
    Объяснение «Трансформеров»: открытие, которое навсегда изменило искусственный интеллект
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию? 1 месяц назад
    ИИ - ЭТО ИЛЛЮЗИЯ ИНТЕЛЛЕКТА. Но что он такое и почему совершил революцию?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 1 месяц назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили! 1 месяц назад
    LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Why Researchers Reject Generative AI in Reflexive Qualitative Research 5 дней назад
    Why Researchers Reject Generative AI in Reflexive Qualitative Research
    Опубликовано: 5 дней назад
  • Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5 4 года назад
    Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA] 1 месяц назад
    Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Краткое объяснение больших языковых моделей 1 год назад
    Краткое объяснение больших языковых моделей
    Опубликовано: 1 год назад
  • NeurIPS 2025: Top 3 Highlights 1 месяц назад
    NeurIPS 2025: Top 3 Highlights
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • AmneziaWG: Убийца платных VPN? Полный гайд по настройке. Нейросети без VPN. ChatGPT, Gemini обход 2 дня назад
    AmneziaWG: Убийца платных VPN? Полный гайд по настройке. Нейросети без VPN. ChatGPT, Gemini обход
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Трансформерные нейронные сети — ОБЪЯСНЕНИЕ! (Внимание — это всё, что вам нужно) 6 лет назад
    Трансформерные нейронные сети — ОБЪЯСНЕНИЕ! (Внимание — это всё, что вам нужно)
    Опубликовано: 6 лет назад
  • How did the Attention Mechanism start an AI frenzy? | LM3 1 год назад
    How did the Attention Mechanism start an AI frenzy? | LM3
    Опубликовано: 1 год назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer 3 месяца назад
    Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer
    Опубликовано: 3 месяца назад
  • Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение 5 лет назад
    Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Stanford CS25: V2 I Introduction to Transformers w/ Andrej Karpathy 2 года назад
    Stanford CS25: V2 I Introduction to Transformers w/ Andrej Karpathy
    Опубликовано: 2 года назад
  • Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем 4 недели назад
    Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем
    Опубликовано: 4 недели назад
  • Механизм внимания: обзор 2 года назад
    Механизм внимания: обзор
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC] 2 недели назад
    Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]
    Опубликовано: 2 недели назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5