Mecanismos de Atenção | Processamento de Linguagem Natural | Deep Learning | Leonardo Ribeiro

Muitos modelos neurais modernos (como os utilizados no Google Translate) utilizam mecanismos de atenção em suas arquiteturas. Estes mecanismos permitem às redes neurais focarem em partes importantes dos dados durante suas computações, ignorando ruídos e dados irrelevantes!
Neste vídeo, entenda mais sobre este importante mecanismo em Deep Learning!
🚀 Aprendiz do Futuro é um canal para descomplicar Deep Learning. A ideia é provocar o pensamento e aguçar o interesse no conhecimento!

[@mauriciodrummer5802]

Explicações incríveis, muito obrigado por compartilhar ... 🤟😎🤜🤛

[@FelipeOliveira-fh2ip]

Explicações incríveis.

[@nycolexavier7844]

amando os vídeos!! uma dica, se puder, coloca na ordem a playlist de NLP por favor 😅 para mim que não conheço nada fica difícil para acompanhar e entender os termos

[@AprendizdoFuturo]

Olá Nycole, Boa sugestão!

[@jhonheider9680]

Ótima explicação! Vim aqui após ler o artigo "Attention is all you need". Vou ver o vídeo "O que são Transformers" em seguida. Grande abraço!

[@AprendizdoFuturo]

Olá Jhon, obrigado pelo feedback! Neste vídeo você também encontra uma explicação para o Self-attention do Transformer: kzbin.info/www/bejne/b6Gohp6dlLt7p8k . Estou fazendo uma série de vídeos onde explico a arquitetura Transformer em detalhes. Fique ligado que em breve teremos mais vídeos. Um abraço! 🚀🚀

[@MathSpace101]

Obrigado Leonardo! Poderia falar sobre Mult-Head Attention?

[@tharllesjhoinessilvate200]

show de bola!! existe algum curso que eu possa adquirir na qual eu possa implementar um mecanismo desses nos meus chats?