Probabilistic ML - 24 - Attention

Автор: Tübingen Machine Learning

Загружено: 2025-08-05

Просмотров: 2236

Описание:

This is Lecture 24 of the course on Probabilistic Machine Learning in the Summer Term of 2025 at the University of Tübingen, taught by Prof. Philipp Hennig.

Contents include fixed-form variational inference, and a non-canonical derivation of the attention mechanism from a mixture model perspective.

Probabilistic ML is an integral part of the curriculum of the International Masters Degree in Machine Learning, alongside associated courses on deep learning, statistical machine learning, reinforcement learning, and much more.

Playlist for the course: • Probabilistic Machine Learning 2025 - Phil...

Probabilistic ML - 24 - Attention

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Probabilistic ML - 25 - Revision

Probabilistic ML - 25 - Revision

Probabilistic ML - 01 - Probabilities

Probabilistic ML - 01 - Probabilities

Probabilistic ML - 23 - Variational Inference

Probabilistic ML - 23 - Variational Inference

Statistics but you're missing data (The EM Algorithm) | #SoME4

Statistics but you're missing data (The EM Algorithm) | #SoME4

Вариационные автоэнкодеры | Генеративный ИИ-анимированный

Вариационные автоэнкодеры | Генеративный ИИ-анимированный

Probabilistic ML - 10 - Time Series and Markov Chains

Probabilistic ML - 10 - Time Series and Markov Chains

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

4 часа Шопена для обучения, концентрации и релаксации

Stanford CS330 I Variational Inference and Generative Models l 2022 I Lecture 11

Stanford CS330 I Variational Inference and Generative Models l 2022 I Lecture 11

Probabilistic ML - 20 - Markov Chain Monte Carlo

Probabilistic ML - 20 - Markov Chain Monte Carlo

How Neural Networks Handle Probabilities

How Neural Networks Handle Probabilities

Probabilistic ML - 22 - Factorization, EM, and Responsibility

Probabilistic ML - 22 - Factorization, EM, and Responsibility

Probabilistic ML - 11 - Kalman Filters

Probabilistic ML - 11 - Kalman Filters

Lecture 14 - Expectation-Maximization Algorithms | Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018)

Lecture 14 - Expectation-Maximization Algorithms | Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018)

Принц Персии: разбираем код гениальной игры, вытирая слезы счастья

Принц Персии: разбираем код гениальной игры, вытирая слезы счастья

Математическая тревожность, нейросети, задачи тысячелетия / Андрей Коняев

Математическая тревожность, нейросети, задачи тысячелетия / Андрей Коняев

The Strange Math That Predicts (Almost) Anything

The Strange Math That Predicts (Almost) Anything

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

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

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

Probabilistic ML - 21 - Diffusion Models

Probabilistic ML - 21 - Diffusion Models

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности