בפרק זה, נסקור את ההשתלשלות של ניתוח סדרות בזמן החל מ-RNN, דרך Attention Models ועד ל-Transformers.
נדבר על Self Attention, Multi Headed Attention, LSTM, RNN, GRU, Transformers ו-DeTR.
קישורים רלוונטיים:
בפרק זה, נעסוק ב-Neural Network Pruning, כאשר נתקמד בפרט במאמר פורץ דרך מ2019, שנקרא "THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE TRAINABLE NEURAL NETWORKS", מבית...
בפרק זה נדבר על למידה חיזוקית - Reinforcement Learning. נדבר על מושגי היסוד בתחום (environment, state, policy, agent, reward), על סיווג של התחום הזה...
בפרק זה נדבר על שיטת רגרסיה, שנקראת Kriging או Gaussian process regression - שיטה בייסיאנית שהחלה במטרה לאתר מכרות זהב. נדבר על מושגי מבוא,...