Upload
Nâng cấp VIP
Trang chủ »Công Nghệ Thông Tin »
Kỹ thuật lập trình
12 trang
4 lượt xem
0
0

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng - Bài 9: Cơ chế Attention trong Mô hình Seq2Seq giới thiệu một kỹ thuật đột phá giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình Seq2Seq. Chuyên đề này sẽ làm rõ cơ chế Attention, cách nó cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu đầu vào khi tạo đầu ra.

hoatrongguong03
15/05/2025

Kỹ thuật học sâu

Machine learning

Mô hình máy học

Cơ chế Attention

Mô hình Seq2Seq

Cải thiện hiệu suất

Share
/
12
Có thể bạn quan tâm
Optimizing machine learning models for enhanced forest fire susceptibility mapping in Gia Lai province
Optimizing machine learning models for enhanced forest fire susceptibility mapping in Gia Lai province
13 trang
Prediction of flyrock distance in open-pit mines using an optimized artificial neural network with evolution strategies
Prediction of flyrock distance in open-pit mines using an optimized artificial neural network with evolution strategies
14 trang
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu
Bài giảng Khai thác dữ liệu và ứng dụng: Tổng quan về khóa học và Giới thiệu về khai thác dữ liệu
42 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 1 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
59 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 2 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
34 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
37 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 4 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
39 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 5 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
33 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 6 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 6 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
37 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 7 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
36 trang
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
11 trang
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning)
Bài giảng Học máy thống kê: Mô hình máy học kết hợp (Ensemble Learning)
54 trang
Đề cương môn Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng
Đề cương môn Các kỹ thuật học sâu và ứng dụng
9 trang
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 3 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
18 trang
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 8 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
32 trang
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 9 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
57 trang
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
39 trang
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - TS. Nguyễn Vinh Tiệp
60 trang
Hardware design for jewelry inspection devices of Oc Eo and Sa Huynh cultures' glass
Hardware design for jewelry inspection devices of Oc Eo and Sa Huynh cultures' glass
12 trang
Machine learning approaches for predicting student dropout
Machine learning approaches for predicting student dropout
16 trang

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

Zalo/Tel:

093 303 0098

Email:

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Layer 1

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok

Chịu trách nhiệm nội dung: Nguyễn Công Hà. ©2025 Công ty TNHH Tài Liệu trực tuyến Vi Na.
Địa chỉ: 54A Nơ Trang Long, P. Bình Thạnh, TP.HCM - Điện thoại: 0283 5102 888 - Email: info@tailieu.vn
Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015