Статья о революционной архитектуре, которая изменила подход к компьютерному зрению
С появлением статьи "Attention Is All You Need" закончилось доминирование рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network — RNN). Поскольку трансформеры показывают лучшие результаты на практике по сравнению с RNN, давайте разберёмся, что они собой представляют и как работают в области компьютерного зрения.
Привет, меня зовут Василий Техин, и последние 6 лет я живу в мире машинного обучения — от первых шагов с линейной регрессией до экспериментов с современными VLm.
Когда я только начинал, мне не хватало материалов, где сложные концепции объяснялись бы без формул на трех страницах и обязательного PhD по математике. Я верил (и верю до сих пор), что любую идею можно разложить на понятные кирпичики — так, чтобы после прочтения у вас в голове складывалась цельная картинаЧитать полностью »
Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили всеЧитать полностью »
