background top icon
background center wave icon
background filled rhombus icon
background two lines icon
background stroke rhombus icon

Descargar "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"

input logo icon
Portada del audio
Espere un momento, estamos preparando los enlaces para la visualización y descarga del vídeo sin anuncios.
console placeholder icon
Índice
|

Índice

0:00
Introduction
3:07
Sequence modeling
5:09
Neurons with recurrence
12:05
Recurrent neural networks
13:47
RNN intuition
15:03
Unfolding RNNs
18:57
RNNs from scratch
21:50
Design criteria for sequential modeling
23:45
Word prediction example
29:57
Backpropagation through time
32:25
Gradient issues
37:03
Long short term memory (LSTM)
39:50
RNN applications
44:50
Attention fundamentals
48:10
Intuition of attention
50:30
Attention and search relationship
52:40
Learning attention with neural networks
58:16
Scaling attention and applications
1:02:02
Summary
Etiquetas del vídeo
|

Etiquetas del vídeo

deep learning
mit
artificial intelligence
neural networks
machine learning
recurrent neural networks
rnn
what is a rnn
6s191
6.s191
mit deep learning
ava soleimany
soleimany
alexander amini
amini
lecture 2
tensorflow
computer vision
sequences
deep mind
openai
basics
introduction
deeplearning
ai
tensorflow tutorial
what is deep learning
deep learning basics
deep learning python
sequence modeling
sequential
long short term memory
lstm
Ya tiene instalado el UDL Helper. ¡Puedes descargar vídeo en 1 clic!
Instalado
para
Google Chrome

Descripción:

MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 2 Recurrent Neural Networks Lecturer: Ava Amini 2023 Edition For all lectures, slides, and lab materials: http://introtodeeplearning.com/ Lecture Outline 0:00​ - Introduction 3:07​ - Sequence modeling 5:09​ - Neurons with recurrence 12:05 - Recurrent neural networks 13:47 - RNN intuition 15:03​ - Unfolding RNNs 18:57 - RNNs from scratch 21:50 - Design criteria for sequential modeling 23:45 - Word prediction example 29:57​ - Backpropagation through time 32:25 - Gradient issues 37:03​ - Long short term memory (LSTM) 39:50​ - RNN applications 44:50 - Attention fundamentals 48:10 - Intuition of attention 50:30 - Attention and search relationship 52:40 - Learning attention with neural networks 58:16 - Scaling attention and applications 1:02:02 - Summary Subscribe to stay up to date with new deep learning lectures at MIT, or follow us @MITDeepLearning on Twitter and Instagram to stay fully-connected!!

Preparación de las opciones de carga

popular icon
Populares
hd icon
Vídeo HD
audio icon
Sólo sonido
total icon
Todos
* - Si el vídeo se está reproduciendo en una pestaña nueva, ve a ella, haz clic con el botón derecho del ratón en el vídeo y selecciona “Guardar vídeo como...”
** - Enlace destinado a la reproducción en línea en reproductores especializados

Preguntas sobre la descarga de vídeos

mobile menu icon¿Cómo puedo descargar el vídeo "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"?mobile menu icon

  • El sitio http://unidownloader.com/ es la mejor manera de descargar un vídeo o una pista de audio independiente sin necesidad de instalar programas ni extensiones.

  • La extensión UDL Helper es un práctico botón que se incrusta orgánicamente en los sitios YouTube, Instagram y OK.ru para descargar contenidos rápidamente.

  • UDL Client (para Windows) - la solución más potente que soporta más de 900 sitios web, redes sociales y sitios de alojamiento de vídeo, así como cualquier calidad de vídeo que está disponible en la origen.

  • UDL Lite - es una forma cómoda de acceder a un sitio web desde su dispositivo móvil. Con su ayuda puedes descargar fácilmente vídeos directamente a tu smartphone.

mobile menu icon¿Qué formato de vídeo "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention" debo elegir?mobile menu icon

  • Los formatos de mejor calidad son FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) y 8K (4320p). Cuanto mayor sea la resolución de tu pantalla, mayor será la calidad del vídeo. Sin embargo, hay otros factores a tener en cuenta: la velocidad de descarga, la cantidad de espacio libre y el rendimiento del dispositivo durante la reproducción.

mobile menu icon¿Por qué se congela el ordenador al cargar un vídeo "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"?mobile menu icon

  • El navegador/ordenador no debería congelarse por completo. Si esto ocurre, por favor infórmenos con un enlace al vídeo. A veces los vídeos no pueden descargarse directamente en un formato adecuado, por lo que hemos añadido la posibilidad de convertir el archivo al formato deseado. En algunos casos, este proceso puede consumir recursos del ordenador.

mobile menu icon¿Cómo descargo un vídeo "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention" en mi teléfono?mobile menu icon

  • Puedes descargar el vídeo a tu smartphone utilizando el sitio web de UDL Lite o la aplicación PWA. También es posible enviar un enlace de descarga mediante código QR utilizando la extensión UDL Helper.

mobile menu icon¿Cómo descargo una pista de audio (música) en MP3 "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"?mobile menu icon

  • La forma más conveniente es usar el UDL Client, que soporta la conversión de vídeos a formato MP3. En algunos casos, MP3 también puede ser descargado a través de la extensión UDL Helper.

mobile menu icon¿Cómo guardar un fotograma de un vídeo "MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks, Transformers, and Attention"?mobile menu icon

  • Esta función está disponible en la extensión UDL Helper. Asegúrate de que la opción "Mostrar botón para guardar captura de pantalla del vídeo" está marcada en la configuración. Deberá aparecer un icono de cámara en la esquina inferior derecha del reproductor, a la izquierda del icono "Configuración". Al hacer clic en él, el fotograma actual del vídeo se guardará en su ordenador en formato JPEG.

mobile menu icon¿Cuánto cuesta todo esto?mobile menu icon

  • Nada en absoluto. Nuestros servicios son totalmente gratuitos para todos los usuarios. No hay suscripciones PRO, ni restricciones en el número o la duración máxima de los vídeos descargados.