Архитектура кодировщика-декодера: объяснение моделей Seq2Seq для начинающих.

Раскройте секреты архитектуры кодировщика-декодера и моделей «последовательность-последовательность» (Seq2Seq)! 🚀

В этом видео мы разберем, как генеративный ИИ обрабатывает сложные задачи, такие как машинный перевод и суммаризация текста. Мы рассмотрим роли кодировщика и декодера, разберем концепцию контекстного вектора и увидим, как механизм внимания произвел революцию в этих моделях. 🧠✨

Независимо от того, являетесь ли вы студентом, разработчиком или просто интересуетесь ИИ, это наглядное руководство сделает эти сложные концепции легко понятными.

Темы, затронутые в видео:
🔹 Что такое «последовательность-последовательность»?

🔹 Проблема длины вход-выход
🔹 Как работают кодировщики и декодеры
🔹 Примеры из реальной жизни: перевод и суммирование
🔹 Введение в механизмы внимания

#ГенеративныйИИ #МашинноеОбучение #ГлубокоеОбучение #ИИ #НаукаОДанные #Seq2Seq #НейронныеСети #ТехническоеОбразование

Главы:
00:00 - Архитектура кодировщика-декодера
00:19 - Что такое последовательность-к-последовательности?

00:41 - Задача: переменная длина
01:06 - Компонент 1: кодировщик
01:25 - Мост: контекстный вектор
01:44 - Компонент 2: декодер
02:02 - Объединение: машинный перевод
02:24 - Пример использования: суммаризация текста
02:44 - Улучшение: механизм внимания
03:06 - Резюме
03:28 - Заключение

🔗 Оставайтесь на связи:
▶️ YouTube:    / @thecodelucky  
📱 Instagram:   / thecodelucky  
📘 Facebook:   / codeluckyfb  
🌐 Веб-сайт: https://codelucky.com

⭐ Поддержите нас, поставив лайк, подписавшись и поделившись!

💬 Задавайте свои вопросы в комментариях ниже
🔔 Нажмите на колокольчик уведомлений, чтобы не пропустить ни одного обновления

#CodeLucky