К содержаниюЭксперимент
Transformers: механизм внимания
Сравнивайте архитектуры, методы и полные системы на подходящем уровне.
Главное
Как это работает
Transformer сочетает внимание, информацию о позиции и локальные преобразования. Рекуррентная сеть обновляет состояние с каждым входом. Архитектура задаёт вычисление, цель обучения — то, что улучшает оптимизация.
Ключевая мысль
Диффузия может использовать разные сети. DreamerV3 и MuZero объединяют компоненты в системы обучения и решений. Эти названия не являются взаимозаменяемыми категориями.
Сравнивать на одном уровне
- Архитектура
- Transformer · Рекуррентная сеть
- Метод обучения / генерации
- С учителем · самообучение · подкрепление · диффузия
- Система обучения и принятия решений
- DreamerV3 · MuZero
От понятия к практикеПрименить на практике
Научные источники
- Vaswani et al. · 2017Attention Is All You NeedarXiv v7 · 2023Первичная публикация
- Hochreiter & Schmidhuber · 1997Long Short-Term MemoryПервичная публикация
- Ho, Jain & Abbeel · 2020Denoising Diffusion Probabilistic ModelsПервичная публикация
- Jain & Wallace · 2019Attention is not ExplanationПервичная публикация
Учебное изложение указанных источников. Результаты публикаций ограничены их задачами, протоколами и ресурсами.