Зачем использовать весь Трансформер, если для многих задач достаточно только Энкодера? 🚀
В этом видео разбираем, как работают архитектуры типа BERT и для каких задач они незаменимы:
🔹 Извлечение сущностей (NER): как найти все имена и даты в тексте одним проходом.
🔹 Анализ тональности: как нейросеть понимает, позитивный комментарий или негативный.
🔹 Магия токена CLS: зачем нужен специальный символ в начале текста и как он собирает в себя весь смысл сообщения.
Если ты хочешь понять, как устроены современные классификаторы текста — это видео для тебя!
Подписывайся, разбираем AI от теории до реальных кейсов! 🤖💻
#ai #нейросети #transformer #bert #encoder #nlp #deeplearning #machinelearning #datascience #программирование
Вы когда-нибудь задумывались, как нейросеть понимает, что «собака ест корм» и «корм ест собака» — это разные вещи? 🤔
В архитектуре Transformer нет встроенного понимания последовательности, поэтому на помощь приходит Positional Encoding. В этом видео разбираем:
🔹 Зачем нам вектора позиционного кодирования.
🔹 Как работают формулы с синусом и косинусом.
🔹 Почему скалярное произведение помогает определять расстояние между словами.
Математика, которая заставляет LLM «чувствовать» структуру предложения. Разбираем базу Deep Learning простыми словами!
Подписывайся, чтобы знать всё о том, как устроены современные нейросети! 🤖💻
#ai #нейросети #transformer #positionalencoding #math #deeplearning #machinelearning #datascience #программирование
Как превратить обычное слово в «умный» эмбеддинг, который понимает контекст всего текста? 🚀
В этом видео разбираем финальные штрихи механизма внимания:
🔹 Как добавить полученный контекст к исходному эмбеддингу.
🔹 Зачем нужно суммирование и почему оно так важно.
🔹 LayerNorm: как мы спасаем нейросеть от бесконечных умножений и сложений, нормируя данные.
Теперь каждое слово «знает», где оно находится и о чем весь текст. Это и есть та самая магия, которая делает современные LLM такими точными!
Подписывайся, разбираем архитектуру нейросетей по винтикам! ⚙️🤖
#ai #нейросети #transformer #layernorm #deeplearning #machinelearning #datascience #it #программирование
Разбираемся, зачем нейросетям нужно «многоголовое» внимание (Multi-Head Attention) и как оно устроено! 🚀
Если одного блока Self-Attention мало для захвата всех связей в тексте, на помощь приходят «головы». В этом видео объясняю: 🔹 Почему аналогия с фильтрами в свёрточных сетях здесь идеальна. 🔹 Как 8 (или больше) голов одновременно анализируют текст. 🔹 Зачем нужна финальная матрица после конкатенации.
Это ключевой механизм архитектуры Transformer, который позволяет моделям вроде GPT понимать сложнейший контекст. Подписывайся, чтобы разбираться в AI!
#ai #нейросети #transformer #multiheadattention #pytorch #deeplearning #machinelearning #datascience
Разбираем «магию» Self-Attention за 60 секунд! 🚀
Как нейросеть понимает, к какому слову относится «он» или «она» в длинном тексте? Всё дело в матрицах запросов (Q), ключей (K) и значений (V). В этом видео простыми словами объясняю:
🔹 Как создаются эмбеддинги и матрицы WQ, WK, WV.
🔹 Зачем слова «задают вопросы» друг другу.
🔹 Как Self-Attention формирует контекст.
Это база, без которой не понять современные LLM и Трансформеры. Подписывайся, здесь всё про AI и архитектуры нейросетей!
#ai #нейросети #transformer #selfattention #pytorch #deeplearning #machinelearning #data science
В этом видео наглядно разбираем, как механизм внимания (Attention) помогает нейросетям уточнять значение слов. На примере вектора слова «автомобиль» и контекста «черный в лесу» вы увидите, как математика превращает абстрактное понятие в конкретный объект.
Полный разбор архитектуры Transformer уже на канале! 🎓
#нейронныесети #ai #deeplearning #математика #программирование #shorts #transformer #embeddings
Вся архитектура Transformer за одну минуту.
Разбираем механизм Attention, encoder-decoder структуру и то, на чём построены все современные LLM: GPT, BERT, T5 и другие.
Сохраняй, чтобы не потерять 📌
#нейросети #ChatGPT #Attention #Transformer #ИИ #machinelearning #deeplearning #GPT #программирование #нейронки #AI #NLP
Думаете, нейросети — это черная магия? На самом деле, в их основе лежит обычная линейная алгебра!
В этом видео за 60 секунд разберем математику линейного слоя нейронной сети.
Ты узнаешь:
🔹 Как нейрон превращает старые признаки в новые
🔹 Откуда берутся веса (W) и смещение (b)
🔹 Как записать огромную систему уравнений в одну компактную матричную формулу 📐
Если хочешь разобраться в Machine Learning с нуля — подписывайся, впереди много интересного! 👇
#нейросети #машинноеобучение #datascience #математика #ml #deeplearning #нейронныесети #обучение #python #искусственныйинтеллект
Разбираем линейный слой нейросети за 1 минуту! 🔥
Узнаешь:
✅ Что такое нейрон и как он работает
✅ Как из одного нейрона получается целый слой
✅ Зачем нужны линейные слои в нейросетях
Просто, наглядно, без сложной математики! Идеально для старта в ML 🚀
#нейросети #машинноеобучение #AI #DeepLearning #Python #DataScience #линейныйслой #нейронка #обучение #Shorts
Здравствуйте, друзья. Рад приветствовать вас на курсе по библиотеке Pandas.
В этом видео вы научитесь пользоваться методом apply(). Он позволяет приметь пользовательские функции к Series и DataFrame.
Здравствуйте, друзья. Рад приветствовать вас на курсе по библиотеке Pandas.
В этом видео вы научитесь пользоваться методом apply(). Он позволяет приметь пользовательские функции к Series и DataFrame.
В этом видео вы узнаете как сохраняются и загружаются модели нейронных сетей в PyTorch. Научимся сохранять и загружать модель с возможностью последующего до обучения.