Actualités & informations transformers  Les Transformers sont un modèle d'architecture de réseaux de neurones artificiels introduit par Vaswani et al. en 2017. Voici leurs caractéristiqu... es essentielles : 1. Architecture : - Basée sur l'attention (self-attention) plutôt que sur les RNN (Réseaux de Neurones Récurrents). - Utilise des encodeurs et décodeurs pour traiter les séquences. 2. Self-Attention : - Permet de capturer les relations entre tous les mots d'une séquence, indépendamment de leur distance. - Évite les problèmes de séquentialité des RNN (comme le gradient vanishing). 3. Applications : - Traitement du langage naturel (NLP) : traduction automatique, génération de texte, etc. - Vision par ordinateur (avec des variantes comme Vision Transformers). 4. Avantages : - Efficacité pour les tâches séquentielles. - Parallélisation facile grâce à l'absence de dépendances séquentielles. 5. Exemples célèbres : - BERT, GPT (OpenAI), T5, etc. En résumé, les Transformers ont révolutionné le NLP et d'autres domaines grâce à leur capacité à modéliser efficacement les relations dans les données séquentielles. --------- Source... #Jarny  #Nord  #Stranger Stranger Things : la fin de la serie spoilee par un nouveau set Lego Diverto 2025-12-03 16:45:59 Description : Lego a-t-il commis l'irreparable, en spoilant malencontreusement des elements de l'intrigue de la saison 5 de Stranger Things Des details, issus des premiers visuels de son set base sur la Maison Creel, en reveleraient en effet peut-etre un peu trop sur le deroule des evenements... Jarny. Saint-Nicolas, marche de Noel et bourse aux jouets : les Fetes dhiver a Jarny font du 3-en-1 ! Le R�publicain Lorrain 2025-12-03 10:30:00 Description : Les illuminations et les sapins ont envahi les rues de Jarny, signe que les animations de fin dannee vont battre leur plein. Dimanche 7 decembre des 10 h, la place Genot va accueillir le marche de Noel, pendant que la salle Jean-Lurcat sera dediee a la bourse aux jouets. Et la Saint-Nicolas dans tout ca Voici la recette des Fetes dhiver a Jarny. Paysages, effets speciaux, studios... Comment l'Irlande du Nord s'impose dans l'industrie cinematographique Franceinfo 2025-12-03 06:06:29 Description : Apres avoir prete ses paysages a de nombreux films et series, Irlande du Nord se reve en nouvel eldorado du cinema. Le Studio Ulster, dedie aux technologies de numerisation, a meme vu le jour recemment au nord de la capitale. « Propulsé par l'API NewsData.io » le 04-12-25 Tous les Actus du web 1 actualité contient transformers. Les questions fréquemment recherchées sur les Transformers couvrent un large spectre, allant des concepts de base à des applications avancées et des considérations techniques. On peut les classer en plusieurs catégories : I. Concepts de base et fonctionnement: Qu'est-ce qu'un Transformer ? (Définition, architecture générale, comparaison avec les RNNs et les CNNs) Comment fonctionnent les mécanismes d'attention (self-attention) ? (Explication détaillée du processus, illustration avec des exemples) Quelles sont les différentes architectures de Transformers ? (Encoder-Decoder, uniquement Encoder, variantes comme BERT, GPT, etc.) Quels sont les avantages des Transformers par rapport aux autres architectures de réseaux neuronaux ? (Parallélisation, traitement des longues séquences, capacité de capture des relations à longue distance) Explication des termes clés ? Attention Heads, Embedding, Positional Encoding, Masked Self-Attention, Layer Normalization. II. Applications: Applications du Transformer en NLP (Traitement du Langage Naturel) ? (Traduction automatique, résumé de texte, génération de texte, classification de texte, question-réponse, analyse des sentiments) Applications du Transformer en Computer Vision (Vision par Ordinateur) ? (Classification d'images, détection d'objets, segmentation d'images, génération d'images) Applications du Transformer dans d'autres domaines ? (Audio, séries temporelles, graph learning) III. Aspects techniques et implémentation: Comment entraîner un Transformer ? (Données nécessaires, techniques d'optimisation, choix des hyperparamètres) Quelle est la taille optimale d'un Transformer ? (Nombre de couches, nombre de têtes d'attention, dimension des embeddings) Comment optimiser les performances d'un Transformer ? (Techniques de quantification, pruning, distillation) Comment implémenter un Transformer en utilisant TensorFlow/PyTorch ? (Exemples de code, bibliothèques utiles) Problèmes courants lors de l'entraînement d'un Transformer ? (Overfitting, underfitting, vanishing gradients) IV. Comparaison et avancées: Différences entre BERT, GPT, T5 et autres modèles Transformers ? (Architectures, tâches pour lesquelles ils sont optimisés, performances) Quelles sont les dernières avancées dans le domaine des Transformers ? (Nouvelles architectures, techniques d'entraînement, applications innovantes) Limites des Transformers ? (Consommation de ressources, biais dans les données d'entraînement, explicabilité) Cette liste n'est pas exhaustive, mais elle couvre les questions les plus courantes. Le niveau de détail de la question dépendra du public cible (étudiant, chercheur, développeur). Les questions plus spécifiques concerneront souvent des modèles ou applications particuliers. Autres ressources Transformers sur le site ViaOuest! Les livres Les extraits de livres transformers proposés sur Google Livres. L'annuaire Le sujet transformers dans l'annuaire web ViaOuest! Les images Les photos transformers collectées sur Flickr. Références Les références transformers sur l'encyclopédie Wikipédia. Autres images Les images transformers collectées sur Wikimédia commons. Les vidéos Les vidéos transformers populaires référencées sur Youtube. Les tweets Les derniers tweets transformers postés sur le réseau Twitter. Les Gifs Les Gifs populaires transformers trouvés sur Giphy. Les livres Les livres transformers populaires sur Open Library.    Sur Amazon    Sur Google    Sur Bing    Sur Qwant    Sur Instagram    Sur TikTok En plus... #Things #Lego

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