0: Transformers пауэр ту Дейс эй арестус бат хэв ю эвер вандер вай эври трансформер Хесин вот микс ит соу критикал летс си вот has if we the зейн layer in attention layers.
1: We compute the query key and w векторс бай аплайн, линия projections, он the импул эмбеддинг векторс ин зе микшер оф экспорт леерс ич актив экспер компьют, итс аупут юзинг э тур эм эл пи.
2: Computation in matrix multiplication ту c y малейшее из серии lets focus on single a dimension Фром зе линия трансформейшн.
3: Let's н the imp вальюс э x one x to x 3 n x for and the value, the two компьютер им value, the we take the импут энд ту бай э лерна в w den v.
4: Up during training бэк пропагейшн калькулейт Гредин хау мач, зе лост ченджес вен ви твик ич Вейт хир из how works суппоз ви ноу хау матч the effects лос.
5: From лес the градиент эт ич степ из the product of them before and the local дериватив и like a message тревелинг даун Чен ич персон пасиси, он justin ит лайтли.
6: Base on the local operation и the local дереватив оф the edition оперейшенн из simply one we are now ready to compute хау мач ич Вейт эффект из the градиент оф the laws we respect to индиви.
7: Вейтс даблю Ван даблю ту and so one since the operation he is multiplication зе локал, дериватив виз респект to each Вейт. Тернс ау ту би зе импул валю экс айзис.
8: In and ишу вен зе импул вальюс а all in the симуля, Реже вен сам импут а матч биггер зенд адерс ИНН. Да case the correspondent вейтс реси матч ладжер.
9: Balance a few ways to оптимайзер процесс мейкинг н он stable к апп зис облем компанс её activation кен эксплоуд мейкинг вери.
10: For the model to train and generalize зис из экзакли зейн н. Иншуринг. Стейбл реденс эненен. Её work to learn релайбл. Вот и.
11: Экшели шив, гивен фичер, activation экс ви вектор бай зе бридж, не стендап deviation depending, on which group of Валюс, ви юз ту компьют, мин, эверин.
12: We get different types of normalization леерс including бач ном ном инстанс ном n групп ном хир зе эч энд дабл ю а зе спешл dimensions and is the bach dimension and sea is there feature?
13: ИНН трансформер моделс её нормален из типикал юз ту, но the hidden state of each токен лет пил сам with a simple визуализа и we have a single point.
14: Space with codeine, экс Ван x to n x 3 we use this to represent a3 мел эмбединг вектор фор particula, токен не sequence has many токенс ви ви.
15: Multi vector s. A cloud of points нормален векторс селф зе пойнтс. Он single play next we each вектор.
16: Вайдинг бай зе deviation ту the new amerykah ишьюс, сачас дивижн бай Зиро вальюс ви a tiny, констант эпсилон, ту зе динамина из the.
17: More this is the луна, а and гамма заплати зе бета валю и the normalization ту шифт апп вектор.
18: Module, её we need it silly the control the culling of the нормалайз у for each dimension in the network to a just much too оо string each.
19: ИНН Ризен моделс тмин сквер нормален сном с increasingly и simplify малейшее компьютейе бай, скиппинг, зе мин, тракшен, степ.
20: Сном риск the vectors ту э юнифи летс нау visualize the effects of the normalization её имеджин ич токен беддинг из a six дайменшинов вектор ту компьют зе л. Normalization.
21: We first need to computer statistics the mean and вешен с six меншен ви кэн нормалайз, ич dimension by acting, the mean and вайдинг бай зе стенда deviation
22: Relationship between the input, x and out why in this case is pure line just шифтинг энд Клин, иф ви плад вай верес, экс он to die граф ви си, a perfect line here.
23: More example, but his very guts интрестинг вен зе импут хэс мор спред зе пут слоп с out this effect биком и спешли клир вен зе импут вектор inclusi экстрим.
24: Value when the импул вектор с хай normalization компрессе зе апп вальюс, иншурин, земе визин стейбл андре хир зе импул, а релейшен шипс экро.
25: Multiple леерс вай зе импут оо мэппинг фо ич токен из линер. Те. Агрегат эффект a cross токенс юз э нон линер, эс шейп релейшн шип ви абзор симуля эс шейп.
26: Импут релейшн шип кросс ммотоп таскс энд и ммотоп лес so here the key квэшн иф ви джаст шейп Корф Ван s shape функшн директли ви. Релайн мин энд беренс норма.
27: One classic c shape функшн из the харриет оо n et её Камо юз activation function in new networks the maps импут ту a smooth пут реджин Фром.
28: Minus one to one this мэппинг resembles normalization компрессе зе импут ИНН ту эл рейндж ту энейбл, мол, импут, апп мэппинг, ви трудс Лена параметерс.
29: Just the slope of the трансформейшн джаст лайк ине normalization, ви олсо эд ленобл Клин энд шифтинг параметерс гемма энд а we call is the dynamic тенден.
30: This вас дропин реплейсмент оф normalization лес the researchers Бо вижн трансформер в it and come next models он имидж нет one key Бо этеншен.
31: Convolution Бейс архитектор зе тренинг с show int индике компрел динамикс он имиджнет Ван кей супервайз classifications.
32: Chess оо фомсом кросс архитектор модул сайтес симула фо айс ленинг он имиджнет Ван кей тичес си a cross дифферен.
33: Прочёс энто сайзе, её Дженери таск вен имидж нейшен ли by this он имидж, нет.
34: Curse компере ту Доус оф normalization кросс северал дифьюжн трансформер модел sizes then экзамени лэнгвич модел при тренинг the last course фо дайти энд аэмэс но models римейк closely матч.
35: Across different metal, сайте it only vice computation и kenny substantial редакшн, ибо инференс энд тренинг тайм и the resort of running Ван хандред фо.
36: For инференс энд one for back for training in practice the modern компане оптимайз леоном тенили э Есет dit is консепшн энд компьютерни.
37: Simpler and illuminate the need for редакшн оперейшенс ролл, n. B. Faster in сенарио акшнс, а expensive and is олсен изи ту фьюз и серанд нг. Фо potential спид апс.
38: Yt экшели тренинг зейн, да, let this in to d using тмин сквер нормален.
39: The normalization эффектив ли мэпс зе поинтс он to юнитек сентер эээ. The origin, зис мэпп ту компьютер ленс оф the to die векторс ИНН контраст хириз хау зе.
40: Тенден функшн нос, the same points, пайпинг, Вайс, онли the points just within the square in of circle implementing дивайт из форд.
41: This year receive an импут тенсор экс вич сайсс пи с tea and Бедин си ринг инициализии ви сиай ленобл параметерс, including альфа вич он.
42: The law of the тёне функшн, гемма фо скалинг, Энта, фо шифтинг, зе оф зе ле плас, зе дайнамик, трансформейшн, ту its импут, combining, the ленобл, слоп, альфа, скелинг.
43: And шифтинг та to produce the and perform, and vice the ten фанкшн воркс при а can we do by?
44: The fundamental пропертис змейка фанкшнс эффектив фо модел тренинг the source систематики эксплор её of possible дизайнс ту identify the most стебал фанкшн авто траин мени.
45: Options is found that the function performs the best the function of axe gave the побили её гашён рэндом верил виз мин зироу энд с one of lies between майнос экс.
46: Lords will, альфа, джаст, лайк, it in addition, the final bus параметр c make this even more expressive и ком.
47: Function Леер ор дерф пос альфа and words are learn туринг тренинг, оптимайз, лонг сайт all other вейтс.
48: Now we can measure the performance of this лес, он the problems we have имидж не one key classifications он the left and image дженерейшен квалити, он the right there привьюс.
49: Le match the performance of normalization супрасин ли, the new dynamic иа и the same trend фо проблем сеттингс including.
50: Modules and the long range, d and a sequence, моделинг, таск, зис, challenges, the white сашен, нормален, а эссеншел, компонентс оф, дип ленинг, модул тренинг, the source.
51: Incorporating ленобл байес терм эс inn to the element wise фанкшн consistently инпрус перформанс гардес оф the specific function Юст ин саммери итс.
52: That simple айс фанкшнс ли мачтами.