• 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 все, что вам нужно скачать в хорошем качестве

Внимание — это все, что вам нужно 8 лет 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 все, что вам нужно
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Внимание — это все, что вам нужно в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Внимание — это все, что вам нужно 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 все, что вам нужно 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 все, что вам нужно

https://arxiv.org/abs/1706.03762 Аннотация: Доминирующие модели преобразования последовательностей основаны на сложных рекуррентных или сверточных нейронных сетях в конфигурации кодер-декодер. Наиболее эффективные модели также связывают кодер и декодер через механизм внимания. Мы предлагаем новую простую сетевую архитектуру Transformer, основанную исключительно на механизмах внимания, полностью отказываясь от рекуррентности и сверток. Эксперименты на двух задачах машинного перевода показывают, что эти модели превосходят по качеству, при этом они более поддаются распараллеливанию и требуют значительно меньше времени на обучение. Наша модель достигла 28,4 BLEU в задаче перевода с английского на немецкий в рамках WMT 2014, что превышает существующие лучшие результаты, включая ансамбли, более чем на 2 BLEU. В задаче перевода с английского на французский в рамках WMT 2014 наша модель достигла нового передового показателя BLEU 41,0 после обучения в течение 3,5 дней на восьми графических процессорах, что составляет лишь незначительную часть от стоимости обучения лучших моделей из литературы. Мы показываем, что Transformer хорошо обобщается на другие задачи, успешно применяя его для анализа англоязычной аудитории как с большими, так и с ограниченными обучающими данными. Авторы: Ашиш Васвани, Ноам Шазир, Ники Пармар, Якоб Ушкорейт, Ллион Джонс, Эйдан Н. Гомес, Лукаш Кайзер, Илья Полосухин

Comments
  • XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 6 лет назад
    XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и... 2 года назад
    Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...
    Опубликовано: 2 года назад
  • Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения... 5 лет назад
    Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения...
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск] 2 месяца назад
    Что ошибочно пишут в книгах об ИИ [Двойной спуск]
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 2 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) 5 лет назад
    DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение 5 лет назад
    Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение
    Опубликовано: 5 лет назад
  • The Essential Main Ideas of Neural Networks 5 лет назад
    The Essential Main Ideas of Neural Networks
    Опубликовано: 5 лет назад
  • I Visualised Attention in Transformers 5 месяцев назад
    I Visualised Attention in Transformers
    Опубликовано: 5 месяцев 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
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 3 недели назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 3 недели назад
  • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 6 лет назад
    BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
    Опубликовано: 6 лет назад
  • Основы ПЛК: релейная логика Трансляция закончилась 5 лет назад
    Основы ПЛК: релейная логика
    Опубликовано: Трансляция закончилась 5 лет назад
  • Самый важный алгоритм в машинном обучении 1 год назад
    Самый важный алгоритм в машинном обучении
    Опубликовано: 1 год назад
  • НЕВИДИМОЕ ВЕЩЕСТВО, ИЗ КОТОРОГО СОСТОИТ ВСЕЛЕННАЯ: ТЁМНАЯ МАТЕРИЯ. Семихатов, Сурдин, Боос 13 часов назад
    НЕВИДИМОЕ ВЕЩЕСТВО, ИЗ КОТОРОГО СОСТОИТ ВСЕЛЕННАЯ: ТЁМНАЯ МАТЕРИЯ. Семихатов, Сурдин, Боос
    Опубликовано: 13 часов назад
  • Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто 2 года назад
    Как работает ChatGPT: объясняем нейросети просто
    Опубликовано: 2 года назад
  • Attention is all you need; Attentional Neural Network Models | Łukasz Kaiser | Masterclass 8 лет назад
    Attention is all you need; Attentional Neural Network Models | Łukasz Kaiser | Masterclass
    Опубликовано: 8 лет назад
  • LSTM is dead. Long Live Transformers! 6 лет назад
    LSTM is dead. Long Live Transformers!
    Опубликовано: 6 лет назад
  • RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models 8 месяцев назад
    RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • Самый важный алгоритм в истории [Veritasium] 3 года назад
    Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]
    Опубликовано: 3 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