#DL скачать в хорошем качестве

#DL

Добро пожаловать на мастер-класс по Transformers, охватывающий всё: от основ самовосприятия до продвинутых архитектур, таких как Vision Transformers (ViT), BERT и GPT. Если вы хотите получить полное, исследовательское понимание принципов работы современного искусственного интеллекта, эта лекция для вас. 🌟 Что вы узнаете 1. Основы Transformer Почему Transformer заменили RNN и CNN Внимание и масштабированное скалярное произведение внимания Внимание с несколькими головками, сети прямого распространения Позиционное кодирование, нормализация слоёв, остатки Архитектуры кодировщиков, декодеров и кодировщиков-декодеров 2. Vision Transformer (ViT) Как Transformer появились в компьютерном зрении Внедрение патчей, встраивание позиций Архитектура кодировщика ViT Сравнение: CNN и ViT Расширения: Swin Transformer, DeiT, ConvNeXt 3. BERT (Encoder-Only Transformer) Маскированное языковое моделирование (MLM) Предсказание следующего предложения (NSP) Предобучение и Тонкая настройка Применение: вопросы и ответы, NER, классификация текста Варианты: RoBERTa, ALBERT, DistilBERT 4. GPT (трансформер, работающий только с декодером) Каузальное внутреннее внимание Предсказание следующего токена Архитектура и законы масштабирования Эволюция GPT: GPT-1 → GPT-4 Понимание обучения LLM (включая RLHF) Различия между моделями BERT, GPT и Encoder-Decoder 🎯 Кому стоит посмотреть: Студентам, изучающим NLP или компьютерное зрение Исследователям, готовящимся к собеседованиям по глубокому обучению Инженерам машинного обучения, изучающим Transformers на практике Всем, кто хочет понять ChatGPT и современный ИИ 🔍 Ключевые слова (оптимизировано для SEO) Учебник по Transformers, объяснение ViT, BERT для NLP, архитектура GPT, внутреннее внимание, мастер-класс по глубокому обучению, большой языковые модели, преобразователи кодера-декодера, лекция по преобразователям зрения, объяснение ChatGPT.