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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
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: [! f: y3 Y) E; k6 P/ {51CTO-Transformer原理与代码精讲( V+ P7 _9 A) A+ F- r
资源目录/ I& S) i5 E0 q" `' ~7 A
├──01 课程介绍 9 O6 H' q8 J7 K* b9 a: q
| └──01 课程介绍 .mp4 39.50M8 _7 v- Y1 O# o( d
├──02 Transformer原理精讲 ( V/ a0 Y; R) I# y* w) H' H9 p
| ├──01 注意力机制和自注意力机制 .mp4 99.60M
) s; p8 s% ^; }- y" D0 `' p| ├──02 Transformer的架构概述 .mp4 34.81M4 O: D& H+ A) _# l/ C, m# K+ J
| ├──03 Transformer Encoder的多头注意力 .mp4 48.62M( r; \. b2 L* s$ r6 H/ \
| ├──04 Transformer Encoder的位置编码 .mp4 17.06M9 G# |7 J+ R' j) D- S
| ├──05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN .mp4 19.01M
, V: C' n5 b' Y+ X7 ?$ ?' T| ├──06 Transformer Decoder .mp4 20.00M6 f) e9 r2 k' U# Z1 A {
| ├──07 Transformer的训练及性能 .mp4 36.92M2 E* l' F2 S+ S/ H
| └──08 Transformer的机器翻译工作流程 .mp4 6.11M
7 W7 y4 y6 f V/ y├──03 Transformer代码精讲（Pytorch）
9 y& V# Q1 f* }4 R1 }& S* `3 I| ├──01 安装pytorch .mp4 32.55M7 a7 H9 A7 J* f4 h
| ├──02 Transformer的Encoder代码解读 .mp4 54.68M6 g8 z2 S/ s4 D6 X& z0 b8 m# {* [
| ├──03 Transformer的Decoder代码解读 .mp4 82.76M
7 c, |% y3 U" a9 O. b| ├──04 Transformer的超参设置代码解读 .mp4 27.31M. l$ V3 |$ ]+ ?9 y# v- D$ T' b7 Z
| ├──05 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读 .mp4 29.27M
! Q3 z: b; O* c& e6 N$ Y% h| └──06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读 .mp4 65.15M
& r; q0 b8 U7 {. H$ }0 h└──04 Transformer代码精讲（TensorFlow 2） & }* z( p; B- d% A
| ├──01 安装TensorFlow .mp4 22.01M
! F0 C4 s. p" m2 C5 W% h| ├──02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读 .mp4 37.64M1 s. | \3 ^% a1 Y8 g6 S
| ├──03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读 .mp4 70.30M/ M2 n& W1 o' D
| ├──04 Transformer的Transformer类代码解读 .mp4 61.00M2 B" I5 [% R, }1 G. J$ t+ A
| ├──05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp4 24.89M
) `1 R+ a2 ~" v| ├──06 Transformer的训练代码解读 .mp4 25.30M. ]3 n; w% V& G7 X: N, O
| └──07 Transformer的推理与权重保存代码解读 .mp4 50.63M, h+ q1 D! a$ @! I8 }5 s& l
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: W/ s1 J) ~$ k( a9 |7 }资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见2 O- \: X* ^$ b
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发表于 2024-3-29 11:18:03
