[DMQA Open Seminar] Transformer

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

[핵심 머신러닝] Transformer

[DMQA Open Seminar] Graph Attention Networks

[DMQA Open Seminar] Metrics is all you need for Model Evaluation

[DMQA Open Seminar] Weakly Supervised Semantic Segmentation

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Математика, лежащая в основе Attention: матрицы ключей, запросов и значений

физтех отжигает на псевдонаучке ФизФака МГУ Full HD

[Open DMQA Seminar] Representation Learning for Time-Series Data

[핵심 머신러닝] Recurrent Neural Networks and Attention (Introduction)

Серебро по $71 — это ГЛУБОКИЙ НАРКОЗ, который уничтожит ваш КАПИТАЛ | Уоррен Баффет

Что происходит с нейросетью во время обучения?

Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Структура файлов и каталогов в Linux

Нейронные сети Transformer, созданные с нуля

자연어 처리 트랜스포머 1강(Embedding, Positional Encoding)

[딥러닝 기계 번역] Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습)