Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.
En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.
Explore le modèle Transformer, des modèles récurrents à la PNL basée sur l'attention, en mettant en évidence ses composants clés et ses résultats significatifs dans la traduction automatique et la génération de documents.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
Explore les modèles Seq2Seq avec et sans mécanismes d'attention, couvrant l'architecture encodeur-décodeur, les vecteurs de contexte, les processus de décodage et les différents types de mécanismes d'attention.
Explore l'évolution des modèles d'intelligence visuelle, en mettant l'accent sur les Transformateurs et leurs applications dans la vision informatique et le traitement du langage naturel.
