Скачать с ютуб видео Why We Needed the Transformer. RNNs vs. LSTMs vs. Transformers: The Bottleneck Explained (Part 1/40)

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Why We Needed the Transformer. RNNs vs. LSTMs vs. Transformers: The Bottleneck Explained (Part 1/40) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Why We Needed the Transformer. RNNs vs. LSTMs vs. Transformers: The Bottleneck Explained (Part 1/40) 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 Why We Needed the Transformer. RNNs vs. LSTMs vs. Transformers: The Bottleneck Explained (Part 1/40) 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

Why We Needed the Transformer. RNNs vs. LSTMs vs. Transformers: The Bottleneck Explained (Part 1/40)

Why did Google Translate use to suck? Before ChatGPT and Gemini, Artificial Intelligence had a massive problem: it couldn't remember anything. In Part 1 of our "Transformers From Scratch" masterclass, we dive deep into the history of Natural Language Processing (NLP) to understand the fatal flaw that held AI back for decades. We explore Recurrent Neural Networks (RNNs) and Long Short-Term Memory networks (LSTMs), explaining exactly why sequential processing created a computational bottleneck that no amount of GPU power could fix. In this video, you will learn: The intuitive difference between Sequential and Parallel processing. The Math behind the "Vanishing Gradient Problem" (and why it matters). How LSTMs tried (and failed) to solve the context problem at scale. Why the industry shifted to the Transformer architecture

Comments