► 30. Encoder - Transformer | Курс Нейронные Сети.

✅ Курсы с задачами: ► Нейронные сети с задачами: https://clck.ru/3QMA9q ► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3QKioT ► Numpy с задачами: https://clck.ru/3QKipY ► Object Detection с задачами: https://clck.ru/3QKiq5 ► Pandas с задачами: https://clck.ru/3QKipC ✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser ✅ Telegram группы: ► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you ► Pandas: https://t.me/pandas_for_you ► Numpy: https://t.me/numpy_for_you Git - https://clck.ru/3QPBCH В этом видео мы завершаем изучение архитектуры Encoder в составе Transformer и переходим к самому интересному — визуализации того, как нейросети «видят» мир! 🚀 Мы подробно разберем, как объединяются блоки Self-Attention и Feed Forward, что происходит на этапе прямого и обратного прохода (Forward & Backward pass), и как нормализация слоев (LayerNorm) помогает стабильному обучению. 🔥 ГЛАВНАЯ ФИШКА: В конце видео я покажу эксклюзивную визуализацию механизмов внимания на примере новейшей модели YOLOv11. Вы увидите, на какие детали изображения ориентируется нейросеть при распознавании объектов! В этом уроке: ✅ Полная сборка блока Encoder. ✅ Прямой и обратный проход: математика и логика. ✅ Визуализация внимания в YOLOv11: что видит ИИ? Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:09 - Прямой и обратный проход. 04:11 - Визуализация механизма внимания. #НейронныеСети #Transformer #YOLOv11 #PyTorch #DeepLearning #ИскусственныйИнтеллект #УрокиПрограммирования #МашинноеОбучение