Лекция. Трансформеры. Self-Attention

[@Dronzord]

Спасибо большое за разъяснение механизма самовнимания в подробностях! Не знаю, что другим не понравилось, но мне показалось очень полезным и понятным объяснение.

[@shandi1241]

накнец у Антона получилось хорошо рассказать, держу пари ему нравится эта тема

[@user---------]

Я нихрена не понял.

[@shandi1241]

​@@user--------- ничем не могу помочь, как говорится "виноваты обои"

[@user---------]

@@shandi1241 да не обои виноваты, они то причём здесь? Обои и обои, висят себе, глаз радуют. А вот мальчик, который зачем-то решил преподавать, не умеет этого делать.

[@im_buddha]

Антон, не надо заниматься тем, что не нравиться. Берегите уважение к себе. Вам не нравится учить людей, но вероятно нравятся нейронные сети. надо найти своем место в этой области

[@user---------]

Тип того, зачем учить если не можешь? Если хочешь, научись это делать, а самое главное - разберись сам в предмете.

[@DmitryMikutsky]

❤❤❤❤❤ Дивлюсь тебе! Пиши відоси й надалі! Дякую!

[@uolkopalko]

Побудем душными типами) Позабавило

[@Dronzord]

На моменте 43:20 у А с крышкой размерность (3, L), а не (L, L)

[@serjmollecule]

Вай баля хорошо сделал

[@Martin-tu4er]

а ссылку на презентацию можно?

[@МихаилБулкин-е7т]

прикольно блин

[@dimitriifromomsk]

Угм? - Слово паразит

[@vladislavstankov1796]

душный

[@IExSet]

Чё блин за А итое, откуда оно взялось ???? Ещё и А-итое с крышкой !!! Всё через задницу 🙂 Совершенно не понятно как это работает целиком, и смысл этих вычислений в плане абстракции, что делает Трансформер ???? Даже размерность не уменьшается, а если несколько энкодеров, то как они работают? Куча лекторов, но таланта к объяснениям нет ни у одного, друг у друга списывают одни и те же тупые слайды показывающие мелкие части пазла максимально бессвязно между собой :-(