• 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

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... скачать в хорошем качестве

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... 2 года 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...
Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... 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 Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... 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



Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Полное объяснение всех слоёв модели Transformer: многоголовое внутреннее внимание, позиционное кодирование, включая все матричные умножения и полное описание процесса обучения и вывода. Статья: Внимание — это всё, что вам нужно — https://arxiv.org/abs/1706.03762 Слайды PDF: https://github.com/hkproj/transformer... Главы 00:00 — Введение 01:10 — Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их проблемы 08:04 — Модель преобразователя 09:02 — Основы математики и обозначения 12:20 — Кодировщик (обзор) 12:31 — Встраиваемые входные данные 15:04 — Позиционное кодирование 20:08 — Внимательность с одной головкой 28:30 — Внимание с несколькими головками 35:39 — Запрос, ключ, значение 37:55 — Нормализация слоёв 40:13 — Декодер (обзор) 42:24 — Маскированное внимание с несколькими головками 44:59 — Обучение 52:09 - Вывод

Comments
  • Coding a Transformer from scratch on PyTorch, with full explanation, training and inference. 2 года назад
    Coding a Transformer from scratch on PyTorch, with full explanation, training and inference.
    Опубликовано: 2 года назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Neural Networks Learn Like This (The Math Explained) 17 часов назад
    Neural Networks Learn Like This (The Math Explained)
    Опубликовано: 17 часов назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 10 дней назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Математика, лежащая в основе Attention: матрицы ключей, запросов и значений 2 года назад
    Математика, лежащая в основе Attention: матрицы ключей, запросов и значений
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLaMA explained: KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query Attention, SwiGLU 2 года назад
    LLaMA explained: KV-Cache, Rotary Positional Embedding, RMS Norm, Grouped Query Attention, SwiGLU
    Опубликовано: 2 года назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer 1 месяц назад
    Stanford CME295 Transformers & LLMs | Autumn 2025 | Lecture 1 - Transformer
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Direct Preference Optimization (DPO) explained: Bradley-Terry model, log probabilities, math 1 год назад
    Direct Preference Optimization (DPO) explained: Bradley-Terry model, log probabilities, math
    Опубликовано: 1 год назад
  • 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 1 месяц назад
    Объяснение «Трансформеров»: открытие, которое навсегда изменило искусственный интеллект
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 7 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Quantization explained with PyTorch - Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training 2 года назад
    Quantization explained with PyTorch - Post-Training Quantization, Quantization-Aware Training
    Опубликовано: 2 года назад
  • Объяснение BERT: обучение, вывод, BERT против GPT/LLamA, тонкая настройка, токен [CLS] 2 года назад
    Объяснение BERT: обучение, вывод, BERT против GPT/LLamA, тонкая настройка, токен [CLS]
    Опубликовано: 2 года 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
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • I Visualised Attention in Transformers 5 месяцев назад
    I Visualised Attention in Transformers
    Опубликовано: 5 месяцев назад
  • Mistral / Mixtral Explained: Sliding Window Attention, Sparse Mixture of Experts, Rolling Buffer 1 год назад
    Mistral / Mixtral Explained: Sliding Window Attention, Sparse Mixture of Experts, Rolling Buffer
    Опубликовано: 1 год назад
  • CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks 6 лет назад
    CS480/680 Lecture 19: Attention and Transformer Networks
    Опубликовано: 6 лет назад
  • How a Transformer works at inference vs training time 2 года назад
    How a Transformer works at inference vs training time
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

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