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课程介绍:
Transformer发轫于NLP（自然语言处理），并跨界应用到CV（计算机视觉）领域。目前已成为深度学习的新范式，影响力和应用前景巨大。
本课程对Transformer的原理和PyTorch及TensorFlow 2代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。
原理精讲部分包括:注意力机制和自注意力机制、Transformer的架构概述、Encoder的多头注意力（Multi-Head Attention）、Encoder的位置编码（Positional Encoding）、残差链接（Residual Connection）、层规范化（Layer Normalization）、FFN（Feed Forward Network）、Transformer的训练及性能、Transformer的机器翻译工作流程。
代码精讲部分使用Jupyter Notebook对Transformer的PyTorch及TensorFlow 2实现代码进行逐行解读，包括:安装PyTorch/TensorFlow、Transformer的数据集加载与预处理代码解读、Transformer的位置编码与多头注意力代码解读、Transformer的Transformer类代码解读、Transformer的优化器与损失函数代码解读、Transformer的训练代码解读、Transformer的推理与权重保存代码解读。
课程目录:
├──01 课程介绍
└──01 课程介绍.mp4 39.50M
├──02 Transformer原理精讲
├──01 注意力机制和自注意力机制.mp4 99.60M
├──02 Transformer的架构概述.mp4 34.81M
├──03 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 48.62M
├──04 Transformer Encoder的位置编码.mp4 17.06M
├──05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 19.01M
├──06 Transformer Decoder.mp4 20.00M
├──07 Transformer的训练及性能.mp4 36.92M
└──08 Transformer的机器翻译工作流程.mp4 6.11M
├──03 Transformer代码精讲（Pytorch）
├──01 安装pytorch.mp4 32.55M
├──02 Transformer的Encoder代码解读.mp4 54.68M
├──03 Transformer的Decoder代码解读.mp4 82.76M
├──04 Transformer的超参设置代码解读.mp4 27.31M
├──05 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4 29.27M
└──06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读.mp4 65.15M
└──04 Transformer代码精讲（TensorFlow 2）
├──01 安装TensorFlow.mp4 22.01M
├──02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读.mp4 37.64M
├──03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读.mp4 70.30M
├──04 Transformer的Transformer类代码解读.mp4 61.00M
├──05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp4 24.89M
├──06 Transformer的训练代码解读.mp4 25.30M
└──07 Transformer的推理与权重保存代码解读.mp4 50.63M
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发表于 2024-4-14 23:00:00
发表于 2024-4-14 23:58:12
