¿Por qué Transformer es un ejemplo típico de la implementación de la teoría bayesiana en la implementación de ingeniería actual en el campo de la inteligencia artificial?
La red neuronal bayesiana responde a la pregunta "¿Por qué debería confiar en ti?" proporcionando incertidumbre. En términos de implementación, el bayesiano controla la incertidumbre de los datos integrando la incertidumbre de los parámetros en la matriz de parámetros de aprendizaje profundo y proporciona una estructura de inferencia con espacio de confianza para tareas específicas.
Las redes neuronales generales se denominan redes neuronales de estimación puntual. La función objetivo de entrenamiento se establece mediante la estimación de máxima verosimilitud de MLE y se encuentra un valor óptimo para cada parámetro en la red neuronal. una red neuronal que utiliza la distribución de probabilidad como peso. Optimiza la distribución de probabilidad de los parámetros a través de datos reales. Durante el proceso de entrenamiento, la probabilidad posterior máxima de MAP se utiliza para integrar la distribución de probabilidad de numerosos parámetros del modelo para adaptarse a diversas situaciones inciertas. Marco de expresión de información para abordar la incertidumbre de los datos.
Transformer es una arquitectura de inteligencia artificial que se ajusta a la red de aprendizaje profundo bayesiano, especialmente su clásico mecanismo de autoatención de múltiples cabezales. Este mecanismo en realidad utiliza la idea de integración de modelos para implementar el aprendizaje profundo bayesiano. desde una perspectiva de ingeniería; basado en el efecto de regularización de la información previa, la diversidad de información y la incertidumbre expresada por el mecanismo de múltiples cabezas pueden proporcionar una respuesta con un alto intervalo de confianza "¿Por qué debería confiar en usted?"
Extracto 1 del curso Bayesian Transformer: Principios matemáticos bayesianos comunes que subyacen a la regresión lineal y la tecnología de inteligencia artificial de redes neuronales y su prueba de validez
Extracto 2 del curso Bayesian Transformer: La verdad subyacente de los algoritmos de inteligencia artificial El proceso completo de derivación matemática de MLE y MAP, incluida probabilidad, logaritmo, derivación, etc., así como una explicación detallada de la relación entre MLE y MAP
Extracto 3 del curso Bayesian Transformer: Modelo de lenguaje Mecanismo principal del modelo de lenguaje, derivación matemática e implementación de redes neuronales
Fragmento 4 del curso Bayesian Transformer: Ilustrando la esencia del diseño de la arquitectura Transformer, el ciclo de vida completo de los datos en los procesos de entrenamiento e inferencia, operaciones matriciales, visualización del mecanismo de atención de múltiples cabezales, etc.
Extracto 5 del curso Transformador bayesiano: ¿Qué es el Transformador bayesiano? ¿Cuál es la diferencia principal entre el Transformador bayesiano y el Transformador tradicional?
Extracto 6 del curso Bayesian Transformer: ¿Cuál es la importancia del nuevo modelo de pensamiento Bayesian Transformer en los círculos académicos e industriales? ¿Por qué se dice que Transformer está lleno de implementaciones bayesianas?
Extracto 7 del curso Bayesian Transformer: Explicación detallada de todo el ciclo de vida del proceso matemático de derivación y argumentación del Bayesian Transformer y análisis del mecanismo físico de la red neuronal subyacente