• 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

Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained) скачать в хорошем качестве

Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained) 5 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...
Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained) 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 Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained) 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



Synthesizer: Rethinking Self-Attention in Transformer Models (Paper Explained)

Do we really need dot-product attention? The attention mechanism is a central part of modern Transformers, mainly due to the dot-product attention mechanism. This paper changes the mechanism to remove the quadratic interaction terms and comes up with a new model, the Synthesizer. As it turns out, you can do pretty well like that! OUTLINE: 0:00 - Intro & High Level Overview 1:00 - Abstract 2:30 - Attention Mechanism as Information Routing 5:45 - Dot Product Attention 8:05 - Dense Synthetic Attention 15:00 - Random Synthetic Attention 17:15 - Comparison to Feed-Forward Layers 22:00 - Factorization & Mixtures 23:10 - Number of Parameters 25:35 - Machine Translation & Language Modeling Experiments 36:15 - Summarization & Dialogue Generation Experiments 37:15 - GLUE & SuperGLUE Experiments 42:00 - Weight Sizes & Number of Head Ablations 47:05 - Conclusion Paper: https://arxiv.org/abs/2005.00743 My Video on Transformers (Attention Is All You Need):    • Attention Is All You Need   My Video on BERT:    • BERT: Pre-training of Deep Bidirectional T...   Abstract: The dot product self-attention is known to be central and indispensable to state-of-the-art Transformer models. But is it really required? This paper investigates the true importance and contribution of the dot product-based self-attention mechanism on the performance of Transformer models. Via extensive experiments, we find that (1) random alignment matrices surprisingly perform quite competitively and (2) learning attention weights from token-token (query-key) interactions is not that important after all. To this end, we propose \textsc{Synthesizer}, a model that learns synthetic attention weights without token-token interactions. Our experimental results show that \textsc{Synthesizer} is competitive against vanilla Transformer models across a range of tasks, including MT (EnDe, EnFr), language modeling (LM1B), abstractive summarization (CNN/Dailymail), dialogue generation (PersonaChat) and Multi-task language understanding (GLUE, SuperGLUE). Authors: Yi Tay, Dara Bahri, Donald Metzler, Da-Cheng Juan, Zhe Zhao, Che Zheng Links: YouTube:    / yannickilcher   Twitter:   / ykilcher   BitChute: https://www.bitchute.com/channel/yann... Minds: https://www.minds.com/ykilcher

Comments
  • Movement Pruning: Adaptive Sparsity by Fine-Tuning (Paper Explained) 5 лет назад
    Movement Pruning: Adaptive Sparsity by Fine-Tuning (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Big Bird: Transformers for Longer Sequences (Paper Explained) 5 лет назад
    Big Bird: Transformers for Longer Sequences (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Reformer: The Efficient Transformer 5 лет назад
    Reformer: The Efficient Transformer
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение 1 год назад
    Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение
    Опубликовано: 1 год назад
  • Jon Barron - Understanding and Extending Neural Radiance Fields 4 года назад
    Jon Barron - Understanding and Extending Neural Radiance Fields
    Опубликовано: 4 года назад
  • Трансформаторы-переключатели: масштабирование до моделей с триллионами параметров с простой и эфф... 4 года назад
    Трансформаторы-переключатели: масштабирование до моделей с триллионами параметров с простой и эфф...
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA] 2 недели назад
    Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]
    Опубликовано: 2 недели назад
  • Linformer: Self-Attention with Linear Complexity (Paper Explained) 5 лет назад
    Linformer: Self-Attention with Linear Complexity (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов 1 месяц назад
    ДНК создал Бог? Самые свежие научные данные о строении. Как работает информация для жизни организмов
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Самый важный алгоритм в истории [Veritasium] 3 года назад
    Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]
    Опубликовано: 3 года 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
  • DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (Facebook AI Research Explained) 4 года назад
    DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (Facebook AI Research Explained)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как строили корабли для мирового господства 10 дней назад
    Как строили корабли для мирового господства
    Опубликовано: 10 дней назад
  • LSTM is dead. Long Live Transformers! 6 лет назад
    LSTM is dead. Long Live Transformers!
    Опубликовано: 6 лет 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
  • Hopfield Networks is All You Need (Paper Explained) 5 лет назад
    Hopfield Networks is All You Need (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Rethinking Attention with Performers (Paper Explained) 5 лет назад
    Rethinking Attention with Performers (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Apache Iceberg: что это такое и почему все о нем говорят. 8 месяцев назад
    Apache Iceberg: что это такое и почему все о нем говорят.
    Опубликовано: 8 месяцев 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
  • Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling (Research Paper Explained) 4 года назад
    Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling (Research Paper Explained)
    Опубликовано: 4 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