Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.
Se penche sur l'évolution de George Legrady en matière de visualisation des données de 1975 à 2009, explorant la classification et la traduction en expériences visuelles.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Explore la séquence des modèles de séquence, les mécanismes d'attention et leur rôle dans le traitement des limites des modèles et l'amélioration de l'interprétation.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
Couvre le système binaire, les concepts de base, les séquences, les boucles, la logique de branchement, les variables et la traduction des algorithmes.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
Discute de la synthèse automatique du code OS pour alléger le fardeau de la configuration du matériel de traduction pour les développeurs de système d'exploitation.
Discute de l'impact des innovations TIC dans les interventions d'urgence et de l'importance de donner la priorité aux communautés locales dans la gestion des catastrophes.
Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
Explore l'utilisation de l'esthétique, des métaphores visuelles, de la lisibilité et de l'intégrité des données pour créer des représentations visuelles efficaces.
Explore la prédiction des réactions chimiques à l'aide de modèles générateurs et de transformateurs moléculaires, soulignant l'importance du traitement du langage moléculaire et de la stéréochimie.
