[tämä sivu wikissä][indeksi][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Luento: Muuntajaverkot

Hallinnolliset tiedot

Otsikko Muuntajaverkot
Kesto 60 minuuttia
Moduuli B
Oppitunnin tyyppi Luento
Keskittyminen Tekninen – syväoppiminen
Aihe Muuntaja

Avainsanoja

sekvenssi-to-sekvenssioppiminen, seq2seq, tarkkaavaisuusmekanismi, itsetarkkailumekanismi, muuntajaverkko,

Oppimistavoitteet

Odotettu valmistelu

Oppimistapahtumat valmistuvat ennen

Valinnainen opiskelijoille

Ei mitään.

Referenssejä ja taustaa opiskelijoille

Ei mitään.

Suositellaan opettajille

Ei mitään.

Oppituntimateriaalit

Ohjeita opettajille

Ensimmäisessä luennossa toistetaan vain lyhyesti, mitä olemme oppineet peräkkäisistä tiedoista aiemmin (esim. RNN-luennolla). Sitten keskustelemme siitä, että opimme tänään kolmesta pääkäsitteestä: Sekvenssi-to-sekvenssimallit, tarkkaavaisuusmekanismi ja muuntaja. Kaksi ensimmäistä tarvitaan muuntajan käsitteen ymmärtämiseen. Voit valmistella alkuperäiset paperit ja näyttää ne osallistujille.

Seq2seq: keskustelemme lyhyesti tärkeimmistä käsitteistä. On syytä korostaa opettajan pakottamisen (koulutus) ja instance-instance (johdanto) välistä eroa.

Lähdekoodeista tulee keskustella yksityiskohtaisesti, rivittäin, jotta oppilaat voivat ymmärtää konseptin kooditasolla.

Luennon toisella puoliskolla esitellään muuntajaarkkitehtuuri. Ydinelementeistä keskustellaan erikseen.

Jos luennon lopussa on aikaa jäljellä, voit avata muuntajan TensorFlow-opetusohjelman (linkki myös tällä sivulla ja dioissa).

Hahmotella

Aikataulu
Kesto (Min) Kuvaus
5 Peräkkäisten tietojen käyttöönotto
7.5 Sekvenssi-to-sekvenssimallit
7.5 Tarkkaavaisuusmekanismi
15 Lähdekoodit
20 Muuntaja
5 Yhteenveto ja päätelmät

Tunnustukset

Balint Gyires-Tóth (Budapestin teknillinen ja taloudellinen yliopisto)

Human-Centered AI Masters -ohjelmaa rahoitettiin Euroopan unionin Verkkojen Eurooppa -välineestä (CEF-TC-2020–1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068).