► 29. Self-Attention, Multi-Head Attention | Курс Нейронные Сети.

Описание

✅ Курсы с задачами:
► Нейронные сети с задачами: https://clck.ru/3QMA9q
► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3QKioT
► Numpy с задачами: https://clck.ru/3QKipY
► Object Detection с задачами: https://clck.ru/3QKiq5
► Pandas с задачами: https://clck.ru/3QKipC

✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser

✅ Telegram группы:
► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you
► Pandas: https://t.me/pandas_for_you
► Numpy: https://t.me/numpy_for_you

Git - https://clck.ru/3QPBCH

=================================================

Этот курс познакомит вас с ключевыми концепциями нейронных сетей — от простых перцептронов до методов глубокого обучения. Мы разберём основные архитектуры (MLP, CNN и трансформеры), принципы обучения, оптимизации и регуляризации. В каждом видео будут понятные визуализации и пошаговые объяснения, чтобы вы быстро могли применять полученные знания. Курс подойдёт разработчикам, студентам и всем, кто хочет решать задачи компьютерного зрения, обработки текста и прогнозирования. По итогам вы сможете строить, обучать и оценивать собственные нейросети и интегрировать их в проекты.

=================================================

В этом видео мы поговорим о механизмах внимания Self-Attention и Multi-Head Attention.

Тайм-коды:
00:00 - Введение.
00:06 - Что было в прошлом видео.
00:44 - Self-Attention.
01:53 - Multi-Heat Attention.
02:58 - Encoder.
04:22 - Positional Encoding.
06:01 - Примеры решаемых задач.

#НейронныеСети #Transformer #YOLOv11 #PyTorch #DeepLearning #ИскусственныйИнтеллект #УрокиПрограммирования #МашинноеОбучение