51CTO-Transformer原理与代码精讲
适合人群:希望学习Transformer原理及实现代码的同学你学到的:掌握Transformer原理;掌握Transformer的实现代码课程介绍: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51CTO-Transformer原理与代码精讲
资源目录
├──01 课程介绍
| └──01 课程介绍 .mp439.50M
├──02 Transformer原理精讲
| ├──01 注意力机制和自注意力机制 .mp499.60M
| ├──02 Transformer的架构概述 .mp434.81M
| ├──03 Transformer Encoder的多头注意力 .mp448.62M
| ├──04 Transformer Encoder的位置编码 .mp417.06M
| ├──05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN .mp419.01M
| ├──06 Transformer Decoder .mp420.00M
| ├──07 Transformer的训练及性能 .mp436.92M
| └──08 Transformer的机器翻译工作流程 .mp46.11M
├──03 Transformer代码精讲(Pytorch)
| ├──01 安装pytorch .mp432.55M
| ├──02 Transformer的Encoder代码解读 .mp454.68M
| ├──03 Transformer的Decoder代码解读 .mp482.76M
| ├──04 Transformer的超参设置代码解读 .mp427.31M
| ├──05 Transformer的训练示例(人为随机数据)代码解读 .mp429.27M
| └──06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读 .mp465.15M
└──04 Transformer代码精讲(TensorFlow 2)
| ├──01 安装TensorFlow .mp422.01M
| ├──02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读 .mp437.64M
| ├──03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读 .mp470.30M
| ├──04 Transformer的Transformer类代码解读 .mp461.00M
| ├──05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp424.89M
| ├──06 Transformer的训练代码解读 .mp425.30M
| └──07 Transformer的推理与权重保存代码解读 .mp450.63M
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