от переменной-флага `bAddNeckGradient`. Если флаг установлен, данные внутренней "шеи" передаются в `calcInputGradients` соответствующего слоя для обновления внутренних градиентов. В противном случае градиенты состояния "шеи" сбрасываются. После этого повторяем процесс для блока повторного внимания и корректируем полученные градиенты. Далее переносим градиенты исходных данных через блок первичного внимания, производим остаточное складывание и добавляем обратное масштабирование. Метод `feedBackward` выставляет параметры между внутренним объектом и исходным источником данных. Это позволяет продвинуть градиенты через ещё один проход.
Следующим шагом является внедрение модуля OCM. Этот модуль позволяет группировать и анализировать лингвистические примитивы, выявляя разнообразные семантические паттерны. С учетом изменяющихся требований мультимодальных данных, внедрение обучаемых токенов ф...
Читать далее...
Следующим шагом является внедрение модуля OCM. Этот модуль позволяет группировать и анализировать лингвистические примитивы, выявляя разнообразные семантические паттерны. С учетом изменяющихся требований мультимодальных данных, внедрение обучаемых токенов ф...
Читать далее...