Как трансформеры научились видеть в любом масштабе

Как сети Transformer обеспечивают масштабное отображение? Давайте обсудим это ОБО МНЕ ⭕ Подписаться: https://www.youtube.com/c/CodeEmporiu... 📚 Блог на Medium:   / dataemporium   💻 Github: https://github.com/ajhalthor 👔 LinkedIn:   / ajay-halthor-477974bb   РЕСУРСЫ [1 📚] Статья о Transformer: https://arxiv.org/pdf/1706.03762 [2 📚] Статья о BERT: https://arxiv.org/pdf/1810.04805 [3 📚] Законы масштабирования для Transformers: https://arxiv.org/pdf/2001.08361 [4 📚] Статья о Vision Transformer: https://arxiv.org/pdf/2010.11929 [5 📚] DEtection Transformer (DETR): https://arxiv.org/pdf/2005.12872 [6 📚] Статья об AlexNet: https://proceedings.neurips.cc/paper_... [7 📚] Swin Transformers: https://arxiv.org/pdf/2103.14030 [8 📚] Статья о Feature Pyramid Networks: https://arxiv.org/pdf/1612.03144 [9 📚] Статья о U-Net: https://arxiv.org/pdf/1505.04597 [10 📚 ] Статья RT-DETR: https://arxiv.org/pdf/2304.08069 ПЛЕЙЛИСТЫ С МОЕГО КАНАЛА ⭕ Обучение с подкреплением:    • Reinforcement Learning 101   Обработка естественного языка:    • Natural Language Processing 101   ⭕ Трансформеры с нуля:    • Transformers from scratch   ⭕ Плейлист ChatGPT:    • ChatGPT   ⭕ Сверточные нейронные сети:    • Convolution Neural Networks   ⭕ Математика, которую вы должны знать:    • The Math You Should Know   ⭕ Теория вероятностей для машинного обучения:    • Probability Theory for Machine Learning   ⭕ Программирование в машинном обучении:    • Code Machine Learning   МАТЕМАТИЧЕСКИЕ КУРСЫ (7-дневная бесплатная пробная версия) 📕 Математика для машинного обучения: https://imp.i384100.net/MathML 📕 Математический анализ: https://imp.i384100.net/Calculus 📕 Статистика для анализа данных: https://imp.i384100.net/AdvancedStati... 📕 Байесовская статистика: https://imp.i384100.net/BayesianStati... 📕 Линейная алгебра: https://imp.i384100.net/LinearAlgebra 📕 Вероятность: https://imp.i384100.net/Probability ДРУГИЕ СВЯЗАННЫЕ КУРСЫ (7-дневная бесплатная пробная версия) 📕 ⭐ Специализация по глубокому обучению: https://imp.i384100.net/Deep-Learning 📕 Python для всех: https://imp.i384100.net/python 📕 Курс MLOps: https://imp.i384100.net/MLOps 📕 Обработка естественного языка (NLP): https://imp.i384100.net/NLP 📕 Машинное обучение в производстве: https://imp.i384100.net/MLProduction 📕 Специализация по науке о данных: https://imp.i384100.net/DataScience 📕 Tensorflow: https://imp.i384100.net/Tensorflow