<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thích
4.3 Triển khai mạng Feed Forward sử dụng hàm kích hoạt GELU
책관련 질문입니다.
안녕하세요.
저작하신 책을 읽어 보고 싶어 검색해 보고
궁금증이 생겨 질문드립니다.
혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝과
혼자 만들면서 공부하는 딥러닝
두책의 차이점을 알고 싶습니다.
수고하세요.
Câu trả lời 2
1
자세한 설명 감사드립니다.
입문서를 본적이 있기는 하지만,
웬지 저작하신 입문서를 다시 보고 싶은 생각이 드네요.ㅎㅎ
수고하세요.
0
안녕하세요. 박해선입니다. <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>은 머신러닝과 딥러닝을 모두 다룹니다. 그래서 기본 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리와 같은 중요한 머신러닝 알고리즘을 배울 수 있습니다. 후반부의 딥러닝에서는 합성곱, 순환 신경망, 트랜스포머를 다룹니다. 처음 머신러닝을 배우신다면 이 책이 맞습니다. 만약 머신러닝 입문서를 보신 적이 있다면 <혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>이 알맞을 수 있습니다. 이 책은 합성곱 신경망과 트랜스포머 기반 모델 중 주요 모델의 구조와 적용된 기술을 배웁니다. 이미지와 텍스트 데이터에 대한 전이 학습에 대해서 배울 수 있고 최신 트랜스포머 기반 LLM에 대해서도 자세히 다루고 있습니다. 감사합니다! :)
강의 자료 열람 요청이 안되네요
0
13
1
dotenv, langchain_community 로드가 되지 않습니다.
0
21
1
FMP API 유료
1
22
1
예측에 사용하는 경제지표의 활용에 대해
1
25
2
강의 자료를 어디서 확인 할 수 있나요?
1
29
3
실습2_GPT기반_온라인_댓글_분류_자동.ipynb 파일 오류 있습니다.
0
26
1
선생님 질문이 있어요
0
42
2
온톨로지 구축
0
27
1
강의 완료 시점 문의
0
28
1
실습 코드
0
32
2
클라우드 가입 시 회사 이메일
0
43
1
엥?? 화면이 안나옵니다.
0
35
1
깃허브 레포지토리 확인 요청
0
45
2
Langchain 공식문서 학습 질문
0
57
2
바흐다나우 어텐션을 시작하게 된 이유가 궁금해요!
0
77
2
누적입력에서 겹치는 방식으로 넘어간 이유
0
101
2
인증 하는 방법
0
93
2
7장 3절 이후는 언제 올리나요?
0
90
3
2.2 텍스트 토큰화 하기 강의 질문
0
66
1
Chapter1에서 말하는 "모델"이 정확히 어떤건가요?
0
70
2
챌린지 쿠폰 재 발급 가능 여부 확인 드립니다.
0
89
3
gpt_download 관련 오류 질의입니다.
0
79
2
챕터 4 밑바닥부터 GPT 모델 구현하기 강의 업로드 문의드립니다.
0
92
2
슬라이딩 윈도우를 위해 for Loop 만들시 stride 관련 질문
0
116
2

