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Transformers : comprendre l’attention
Comparer architectures, méthodes d’apprentissage et systèmes complets au bon niveau.
L’essentiel
Comment cela fonctionne
Un Transformer combine notamment attention, transformations locales et information de position. Un réseau récurrent met à jour un état au fil des entrées. Une architecture indique comment calculer ; l’objectif d’apprentissage indique ce que l’optimisation cherche à améliorer.
À retenir
La diffusion est une méthode de modélisation et de génération qui peut utiliser différents réseaux. DreamerV3 et MuZero organisent plusieurs composants en systèmes d’apprentissage et de décision. Ces noms ne sont pas des catégories interchangeables.
Comparer les bons niveaux
- Architecture
- Transformer · Réseau récurrent
- Méthode d’apprentissage / génération
- Supervisé · auto-supervisé · renforcement · diffusion
- Système d’apprentissage et de décision
- DreamerV3 · MuZero
De la notion à l’usageMettre en pratique
Sources scientifiques
- Vaswani et al. · 2017Attention Is All You NeedarXiv v7 · 2023Publication originale
- Hochreiter & Schmidhuber · 1997Long Short-Term MemoryPublication originale
- Ho, Jain & Abbeel · 2020Denoising Diffusion Probabilistic ModelsPublication originale
- Jain & Wallace · 2019Attention is not ExplanationPublication originale
Synthèse pédagogique des sources citées. Les résultats des publications restent liés à leurs tâches, protocoles et budgets.