트랜스포머 (어텐션 이즈 올 유 니드)

Attention is all you need 논문으로 큰 주목을 받은 Transformer에 대해 심층적으로 알아봅니다. 트랜스포머에 사용된 다양한 기술들도(포지셔널 인코딩, 멀티 헤드 어텐션, 셀프 어텐션, 레이블 스무딩, 레지듀얼 커넥션) 쉬운 예제와 함께 알아봅니다. 제가 만든 모든 머신러닝 관련 영상은 아래 재생목록에서 쉽게 찾으실 수 있습니다.    • 머신러닝  

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[텐서플로2 딥러닝] 노드 학습 (역전파 - back propagation)
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그 이름도 유명한 어텐션, 이 영상만 보면 이해 완료! - DL6
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Attention is all you need (Transformer) - Model explanation (including math), Inference and Training
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Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
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[딥러닝 기계번역] 시퀀스 투 시퀀스 + 어텐션 모델
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Transformer - Attention Is All You Need 논문 - LLM 기초 (Notebook LM 으로 제작)
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Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6
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The Thinking Game | Full documentary | Tribeca Film Festival official selection
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Something is jamming GPS over Europe. Here's what we found
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[딥러닝 기계 번역] Transformer: Attention Is All You Need (꼼꼼한 딥러닝 논문 리뷰와 코드 실습)
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SpaceX为什么现在上市？马斯克说出了AI时代最大瓶颈
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Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5
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수많은 정보는 LLM 모델 속 어디에 저장되어있는걸까? | DL 7
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Turing Award Winner: Disagreeing with Google, Postgres, Future Problems | Mike Stonebraker
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딥러닝 자연어처리 RNN 개념을 30분안에 정리해드립니다ㅣ서울대 AI박사과정
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Illustrated Guide to Transformers Neural Network: A step by step explanation
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이 영상 보고 양자 역학을 이해한 나와 안보고 넘어가 아무것도 모르는 내가 중첩되어 있는 상황 세상에서 가장 쉬운 양자역학 두번째｜클래스e｜알고e즘
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