Путь для построения моделей Sequence to Sequence с использованием LSTM Оглавление Введение Предпосылки Архитектура кодировщик-декодер Предварительная обработка данных Токенизация Декодер LSTM — Режим обучения Декодер LSTM — режим вывода Выход Введение Для решения сложных проблем, связанных с последовательностями Рекуррентные нейронные сети оказались очень эффективными. Модели Sequence To Sequence — это особый класс RNN для решения сложных задач, таких как машинный..

Одним из ключевых прорывов в области искусственного интеллекта за последние годы стала архитектура Transformer, модель глубокого обучения, представленная в статье 2017 года Vaswani et al. Преобразователь стал мощным инструментом для обработки и генерации последовательностей данных, особенно в контексте ИИ. В этой статье мы рассмотрим ключевые особенности архитектуры Transformer и то, как она работает. Проблема последовательной обработки Прежде чем мы углубимся в детали Transformer,..