Explore l'apprentissage profond pour la PNL, en couvrant les insertions de mots, les représentations contextuelles, les techniques d'apprentissage et les défis tels que les gradients de disparition et les considérations éthiques.
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 les cartes cognitives, les systèmes de récompense, l'apprentissage latent, les mécanismes d'attention et les transformateurs de l'intelligence visuelle et de l'apprentissage automatique.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore la cartographie des atomes dans les réactions chimiques et la transition vers la grammaire réactionnelle à l'aide de l'architecture du transformateur.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore les techniques de compression des modèles dans les NLP, en discutant de la taille, de la quantification, de la factorisation du poids, de la distillation des connaissances et des mécanismes d'attention.
