Séquence aux modèles de séquence: Aperçu et mécanismes d'attention
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Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
Introduit un apprentissage profond, de la régression logistique aux réseaux neuraux, soulignant la nécessité de traiter des données non linéairement séparables.
Explore l'évolution des mécanismes d'attention vers les transformateurs dans les NLP modernes, en soulignant l'importance de l'auto-attention et de l'attention croisée.
Explore la prédiction des réactions chimiques à l'aide de modèles générateurs et de transformateurs moléculaires, soulignant l'importance du traitement du langage moléculaire et de la stéréochimie.
Explore les propriétés théoriques et la puissance pratique des réseaux neuronaux récurrents, y compris leur relation avec les machines d'état et l'exhaustivité de Turing.
Discute de l'impact des innovations TIC dans les interventions d'urgence et de l'importance de donner la priorité aux communautés locales dans la gestion des catastrophes.
