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Explore l'évolution de la modélisation clairsemée à la communication clairsemée dans les réseaux neuronaux pour les tâches de traitement du langage naturel.
Introduit des intégrations de mots, expliquant comment ils capturent les significations des mots en fonction du contexte et de leurs applications dans les tâches de traitement du langage naturel.
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.
Explore la séquence des modèles de séquence, les mécanismes d'attention et leur rôle dans le traitement des limites des modèles et l'amélioration de l'interprétation.
Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.
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.
