این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا لایه ها و فعال سازی های خطی در ترانسفورماتورها مورد نیاز است • طراحی معمولی شبکه تغذیه رو به جلو • تغییرات توابع فعال سازی لایه توجه عملکرد اصلی یک مدل ترانسفورماتور است. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به پنج قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا نیاز به عادی سازی در ترانسفورماتورها • Layernorm و اجرای آن • کرم لایه ای تطبیقی • هنجار RMS و اجرای آن • استفاده از لایه های عادی سازی داخلی Pytorch ، کیفیت مدل را در یادگیری عمیق بهبود می بخشد. منبع: … ادامه
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا توجه مورد نیاز است • عملکرد توجه • توجه چند سر (MHA) • توجه گروهی (GQA) و توجه چند ضلعی (MQA) شبکه های عصبی سنتی با وابستگی های دوربرد در توالی می جنگند. منبع: machinelearningmastery.com
Pandas DataFrames ابزارهای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند و همه کاره هستند. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به سه قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • تقریب کم از ماتریس • توجه نهفته چند سر (MLA) • اجرای Pytorch توجه چند سر (MHA) و توجه گروهی (GQA) مکانیسم های توجه مورد استفاده تقریباً در تمام مدلهای ترانسفورماتور هستند. منبع: machinelearningmastery.com
هوش مصنوعی (AI) یک رشته علوم کامپیوتر چتر است که بر روی ساخت سیستم های نرم افزاری متمرکز است که قادر به تقلید از قابلیت های هوش انسانی یا حیوانات برای حل یک کار است. منبع: machinelearningmastery.com
این پست به چهار قسمت تقسیم می شود. آنها عبارتند از: • چرا ماسک توجه مورد نیاز است • اجرای ماسک های توجه • ایجاد ماسک • با استفاده از توجه داخلی Pytorch در
پزشکان یادگیری ماشین ساعتهای بی شماری را صرف کارهای تکراری می کنند: نظارت بر عملکرد مدل ، بازآموزی خطوط لوله ، بررسی کیفیت داده ها و ردیابی آزمایش. منبع: machinelearningmastery.com
تا به حال احساس کرده اید که سعی در یافتن سوزن در یونجه دارید؟ این بخشی از فرآیند ساخت و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین ، به ویژه مدل های پیچیده مانند گروه ها و شبکه های عصبی است که در آن قبل از آموزش آنها باید چندین ابرپارامتر توسط ما تنظیم شود. منبع: … ادامه
