Deep Learning con Python y PyTorch - ¡Cómo programar un Transformer desde CERO! (From Scratch!)

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pepe cantoral pepe cantoral phd Transformer Atención PyTorch Deep Learning Procesamiento de Lenguaje Natural NLP Redes Neuronales Implementación desde cero Encoder Decoder

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Código del video: https://github.com/JACantoral/DL_fundamentals/blob/main/DL_fundamentals_transformer_model.ipynb Videos previos acerca de Transformers Parte 1 - https://youtu.be/Bh22yyEJFak Parte 2 - https://youtu.be/Nj5DVykeFhM Parte 3 - https://youtu.be/AFcqsswq3C8 Embeddings Desde cero - https://youtu.be/8f9H-7i2RAw Teoria - https://youtu.be/LagcbjDkqJE Cómo codificar un Transformer original de "Attention is All You Need" desde cero usando PyTorch En este tutorial, explico cómo implementar desde cero el famoso modelo de Transformer presentado en el artículo "Attention is All You Need". Utilizando PyTorch, cubriremos todos los aspectos fundamentales del Transformer, incluyendo encoder, decoder, las capas de multi head attention, y posicional encoding.

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