[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝 скачать в хорошем качестве

[Deep Learning 101] 트랜스포머, 스텝 바이 스텝

영상 오류 수정부분 20:46 부분에 정답과 비교부분에 수정사항이 있습니다. 디코더의 최종 출력인 3x11행렬값은 [0,6,3]이 아닌 I am fine에 해당하는 [6,3,4] 행렬과 비교하여 손실을 계산하게 됩니다. (sos), 0 =====) I, 6 I, 6=========) am, 3 am, 3 =======) fine, 4 이렇게 학습이 되어야 하기 때문에, [0,6,3]을 디코더 입력에 넣을 경우, 그것이 인코더의 아웃풋과 결합하여 autoregressive하게 다음 단어를 예측하는 상황이 되어, 정답은 [6,3,4]가 되는 것입니다. 중요한 부분을 실수하게 되어 시청해주시는 여러분께 혼선을 드린것 같아 죄송합니다. 앞으로 더 세심하게 영상에 오류가 없도록 노력하겠습니다. 감사합니다! ================================================================================ 안녕하세요, 여러분! 이번 영상에서는 트랜스포머 모델에 대해 다뤄보겠습니다. 트랜스포머 모델은 현대 딥러닝의 방향에 큰 영향을 미친 중요한 모델입니다. 이런 중요한 모델을 복잡한 수식이나 추상적인 설명 대신, 각 단계와 모듈이 어떻게 작동하는지를 실제로 풀어가며 눈으로 확인할 수 있도록 준비했습니다. 또한, 중요한 개념들을 직관적으로 이해할 수 있도록 추가 설명도 포함했습니다. 트랜스포머가 어렵고 멀게 느껴지셨다면, 이번 영상을 통해 트랜스포머 내부에서 일어나는 연산 과정을 이해하는 데 도움이 되실 것입니다. #트랜스포머 #딥러닝 #자연어처리 #AI #인공지능 #머신러닝 #DeepLearning #Transformer #자기어텐션 #SelfAttention #NLP #강의 #기초강의