Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice

Cette séance de cours présente les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond, en se concentrant sur l'architecture Transformer. Il commence par une définition de base des réseaux neuronaux, en particulier les réseaux feedforward de la couche L, et discute de leur structure et de leur fonction. L'instructeur explique le pouvoir de représentation des réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des matrices de poids et des non-linéarités. La séance de cours passe ensuite à Transformers, mettant en évidence leur efficacité informatique et le rôle des mécanismes d'attention. L'instructeur développe la capacité de l'architecture à gérer les tâches de modélisation de séquence, telles que la traduction, et discute de l'importance du codage positionnel. Des concepts clés tels que l'attention à plusieurs têtes et la dynamique de l'évolution vectorielle au sein de l'architecture sont également couverts. La séance de cours se termine par une discussion sur les défis et les orientations futures dans la compréhension du pouvoir de représentation des transformateurs par rapport à dautres architectures, telles que les modèles basés sur lÉtat. Dans l'ensemble, cette séance de cours fournit un aperçu complet des principes sous-jacents à l'architecture Transformer et à ses applications en apprentissage profond.