인공지능 분야의 현재 엔지니어링 구현에서 트랜스포머가 베이지안 이론의 전형적인 예가 되는 이유는 무엇인가요?

Bayesian Neural Network는 "왜 당신을 믿어야 할까요?"라는 질문에 불확실성을 제공하여 답합니다. 구현 측면에서 베이지안은 매개변수의 불확실성을 딥러닝 매개변수 행렬에 통합하여 데이터의 불확실성을 제어하고, 특정 작업에 대한 신뢰공간 신뢰도를 갖춘 추론 구조를 제공합니다.

일반 신경망은 점 추정 신경망이라고 하며, MLE 최대 우도 추정을 통해 학습 목적 함수를 설정하고 신경망의 각 매개변수에 대해 최적의 최적값을 찾는 반면, 베이예스의 딥러닝은 다음과 같습니다. 확률 분포를 가중치로 사용하는 신경망입니다. 훈련 과정에서 MAP 최대 사후 확률을 사용하여 다양한 모델에 맞게 확률 분포를 통합합니다. 데이터 불확실성을 처리하기 위한 정보 표현 프레임워크를 제공합니다.

Transformer는 베이지안 딥러닝 네트워크, 특히 고전적인 다중 헤드 셀프 어텐션 메커니즘을 준수하는 AI 아키텍처입니다. 이 메커니즘은 실제로 모델 통합 아이디어를 사용하여 베이지안 딥러닝을 구현합니다. 네트워크; 사전 사전 정보의 정규화 효과를 기반으로 다중 헤드 메커니즘으로 표현되는 정보의 다양성과 불확실성은 "왜 당신을 신뢰해야 합니까?"라는 높은 신뢰 구간의 답변을 제공할 수 있습니다.

베이지안 변환기 과정 발췌 1: 선형 회귀 및 신경망 AI 기술의 기본이 되는 일반적인 베이지안 수학적 원리와 그 유효성 증명

베이지안 변환기 과정 발췌 2: 인공 지능 알고리즘의 근본적인 진실 전체 수학적 파생 과정 확률, 로그, 유도 등을 포함한 MLE 및 MAP의 설명과 MLE와 MAP의 관계에 대한 자세한 설명

베이지안 변환기 과정 단편 3: 언어 모델 언어 모델 원리 및 메커니즘, 수학 파생 및 신경망 구현

Bayesian Transformer 과정 발췌 4: Transformer 아키텍처 설계의 본질, 훈련 및 추론 프로세스에서 데이터의 전체 수명 주기, 행렬 연산, 다중 헤드 주의 메커니즘 시각화 등을 설명합니다.

베이지안 변환기 과정 발췌 5: 베이지안 변환기란 무엇입니까? 베이지안 변환기와 기존 변환기의 핵심 차이점은 무엇입니까?

Bayesian Transformer 강좌 발췌 6: 학계와 산업계에서 새로운 사고 모델인 Bayesian Transformer의 중요성은 무엇입니까? Transformer가 베이지안 구현으로 가득 차 있다고 말하는 이유는 무엇입니까?

베이지안 변환기 과정 단편 7: 베이지안 변환기의 수학적 유도 및 논증 프로세스의 전체 수명 주기에 대한 자세한 설명과 기본 신경망 물리적 메커니즘 분석