ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

Mì Transformer - tìm hiểu transformer theo cách dễ hiểu, dễ nhớ - Mì AI

Автор: Mì AI

Загружено: 2020-11-30

Просмотров: 48018

Описание: Chào các bạn, hôm nay chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về mạng Transformer, một món SOTA trong làng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó rất hay nhưng kiến trúc cũng khá trừu tượng với phương châm "Attention is all we need" (ta chỉ cần Attention là đủ)

Trong video này, chúng tôi sẽ giới thiệu và giải thích khái niệm về Transformer - một trong những kiến trúc quan trọng nhất trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dịch máy.

Transformer đã tạo ra sự bứt phá đáng kể trong lĩnh vực dịch máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó đã trở thành cơ sở cho nhiều mô hình thành công như BERT, GPT và Transformer-XL. Tuy nhiên, đôi khi hiểu và nhớ các khái niệm của Transformer có thể gặp khó khăn.

Trong video này, chúng tôi sẽ giải thích kiến trúc và cách hoạt động của Transformer một cách đơn giản và dễ hiểu. Chúng tôi sẽ sử dụng những ví dụ và hình ảnh minh họa để truyền tải các khái niệm một cách trực quan. Bạn sẽ hiểu được các thành phần chính của Transformer như self-attention, encoder, decoder và các khối mã hóa và giải mã.

Video này phù hợp cho những người muốn tìm hiểu về Transformer một cách đơn giản và nhớ lâu. Bạn không cần có kiến thức sâu về toán học hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên để theo kịp nội dung của video.

Đừng quên like, comment và đăng ký kênh để không bỏ lỡ các video hữu ích khác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cùng chúng tôi tìm hiểu và nhớ lâu kiến thức về Transformer một cách dễ dàng và thú vị với "Mì Transformer"!

Link file slide: https://miai.vn/download.php?url=http...
Link paper gốc: https://arxiv.org/abs/1706.03762

Xin chào các bạn, rất vui vì các bạn đã ghé thăm vlog Mì AI của tôi!
Hãy join cùng cộng đồng Mì AI nhé!

🎯🎯🎯#MìAI
Fanpage:   / miaiblog  
Group trao đổi, chia sẻ:   / miaigroup  
Website: http://miai.vn
Youtube:    / miaiblog  

Sau 03 lần đầu bỏ cuộc với AI vì nản, tôi quyết định rằng mình không thể học theo cách tu luyện toán, lý thuyết suông vì quá là nản. Tôi chọn cách ngược lại, đề ra bài toán trong thực tế, làm đến đâu, cần lý thuyết tôi sẽ đọc lại. Có cái đích đến rõ là học dễ hơn và đỡ nản hơn.

Và thêm nữa, khi lướt quanh các diễn đàn thì có rất nhiều người giống tôi, cũng đang kêu trời với đống toán và rất rất nản. Với mong muốn chia sẻ chút kinh nghiệm học AI theo cách của mình nên vlog này ra đời.

Mong cả nhà ủng hộ và góp ý chân thành cho tôi!

#MìAI
Fanpage:   / miaiblog  
Group trao đổi, chia sẻ:   / miaigroup  
Website: http://miai.vn
Youtube:    / miaiblog  

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Mì Transformer - tìm hiểu transformer theo cách dễ hiểu, dễ nhớ - Mì AI

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

Tìm hiểu về Large Language Model và Hugging Face Transformer- Mì AI

Tìm hiểu về Large Language Model và Hugging Face Transformer- Mì AI

Tất cả những gì bạn cần biết về Transformer trong 35 phút

Tất cả những gì bạn cần biết về Transformer trong 35 phút

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Внимание — это всё, что вам нужно (Transformer) — объяснение модели (включая математику), вывод и...

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Mạng nơ ron hồi quy( RNN)

Mạng nơ ron hồi quy( RNN)

Đọc nghiên cứu mô hình Transformer - Phần 1 - Transformer Encoder

Đọc nghiên cứu mô hình Transformer - Phần 1 - Transformer Encoder

Hướng dẫn chi tiết cách tiếp cận, giải quyết bài toán Machine Learning - Mì AI

Hướng dẫn chi tiết cách tiếp cận, giải quyết bài toán Machine Learning - Mì AI

Краткое руководство по Vision Transformer — теория и код за (почти) 15 минут

Краткое руководство по Vision Transformer — теория и код за (почти) 15 минут

Tìm hiểu về Graph Neural Network và thử train một bài toán đơn giản - Mì AI

Tìm hiểu về Graph Neural Network và thử train một bài toán đơn giản - Mì AI

Tìm hiểu, xây dựng MCP Server và kết nối với Claude.ai, Agent - Mì AI

Tìm hiểu, xây dựng MCP Server và kết nối với Claude.ai, Agent - Mì AI

6 Tài Sản Để Không Rơi Vào Cảnh “Làm Hoài Vẫn Nghèo” - Tài Chính Chậm

6 Tài Sản Để Không Rơi Vào Cảnh “Làm Hoài Vẫn Nghèo” - Tài Chính Chậm

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

Иллюстрированное руководство по нейронной сети Transformers: пошаговое объяснение

MAMBA from Scratch: Neural Nets Better and Faster than Transformers

MAMBA from Scratch: Neural Nets Better and Faster than Transformers

AI Talk Việt | Ep21 – Tại Sao Vision Transformer Đang Dần Thay Thế CNN Trong AI?

AI Talk Việt | Ep21 – Tại Sao Vision Transformer Đang Dần Thay Thế CNN Trong AI?

Lập trình mô hình GPT và Transformer  từ con số 0 - Phần 1: Tokenization

Lập trình mô hình GPT và Transformer từ con số 0 - Phần 1: Tokenization

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Đọc nghiên cứu mô hình Vit Transformer: Transformers for Image Recognition at Scale

Đọc nghiên cứu mô hình Vit Transformer: Transformers for Image Recognition at Scale

Tất cả các thuật toán Machine Learning trong 23 phút

Tất cả các thuật toán Machine Learning trong 23 phút

Cẩm nang về LLMs dành cho những người không muốn tối cổ về AI | Minh Triết

Cẩm nang về LLMs dành cho những người không muốn tối cổ về AI | Minh Triết

Giới thiệu cơ chế Self-Attention, Kiến trúc Transformer và mô hình BERT

Giới thiệu cơ chế Self-Attention, Kiến trúc Transformer và mô hình BERT

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]