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Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

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Séances de cours associées (41)

Réseaux neuronaux pour la PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Traduction automatique : Mécanisme d'attention Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Transformers: Unifier les communautés d'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le rôle des transformateurs dans l'unification de divers domaines d'apprentissage automatique.

Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Pré-entraînement : BiLSTM et Transformateur Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Plongez dans les modèles BiLSTM et Transformer de pré-formation pour les tâches NLP, en démontrant leur efficacité et leurs applications.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Résolution de référence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la résolution de coréférence, les modèles, les applications, les défis et les avancées dans le traitement du langage naturel.

Transformers en vision : applications et architectures Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modèles de génération profonde: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles générateurs profonds, y compris les mélanges de multinômes, PCA, autoencodeurs profonds, autoencodeurs convolutionnels, et GANs.

Transformer: Pre-Training Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Analyse du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.

Représentations neuro-symboliques: Connaissances communes et Raisonnement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.

Manipuler des objets avec des robots : intégration vision-langage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique comment les robots manipulent des objets en utilisant des instructions en langage naturel et intègre des modèles de langage de vision pour améliorer les performances.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Benchmarking intégratif : faire progresser les modèles de systèmes d'intelligence humaine Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'avancement des modèles système de l'intelligence humaine au moyen d'analyses comparatives intégrées et de l'importance de Brain-Score pour des comparaisons équitables de modèles.

Prédire les rendements de réaction avec le Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la prédiction des rendements de réaction avec des modèles d'apprentissage en profondeur et l'importance d'ensembles de données de haute qualité en chimie.

Feature Maps Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la visualisation des cartes de fonctionnalités dans les réseaux neuronaux et les fonctionnalités apprises par les modèles profonds.

Modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore des modèles d'apprentissage automatique pour les neurosciences, en se concentrant sur la compréhension des fonctions cérébrales et la reconnaissance des objets centraux par le biais de réseaux neuronaux convolutifs.

Traitement adaptatif du signal : filtrage et réseaux neuronaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le traitement adaptatif du signal, la descente de gradient et l'algorithme LMS pour un filtrage efficace et un entraînement au réseau neuronal.

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