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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( R* O% L' @# T+ G0 |! Z; n
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* f0 I, N; i( y5 W' ~& E51CTO-Transformer原理与代码精讲
9 K+ s1 _) Z6 o M1 N3 B" T3 |资源目录
& i4 O# y: a) R6 b: ^2 Z6 Y├──01 课程介绍 ' T& a3 r; O6 v: M P+ p
| └──01 课程介绍 .mp4 39.50M3 P+ G4 ^5 c- L, ?1 r7 |
├──02 Transformer原理精讲 ! S8 g# Y% v+ n7 V% r4 v
| ├──01 注意力机制和自注意力机制 .mp4 99.60M
9 n2 m+ W. h! S/ L0 [$ Y| ├──02 Transformer的架构概述 .mp4 34.81M3 M( a" r+ S! h5 ]' s
| ├──03 Transformer Encoder的多头注意力 .mp4 48.62M
- K. Z1 S8 i/ O; Q# ]| ├──04 Transformer Encoder的位置编码 .mp4 17.06M" c& j) S* E8 t! ]# ^
| ├──05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN .mp4 19.01M: W8 @- u+ m/ E: X4 P1 W
| ├──06 Transformer Decoder .mp4 20.00M
4 e7 ?: ~; ^3 u& m| ├──07 Transformer的训练及性能 .mp4 36.92M5 }# F: h" \& r; {* c9 D
| └──08 Transformer的机器翻译工作流程 .mp4 6.11M/ p v9 D- i' t
├──03 Transformer代码精讲（Pytorch） : n/ y# H: z* W' I$ Z
| ├──01 安装pytorch .mp4 32.55M5 l8 v5 p7 z! m' n
| ├──02 Transformer的Encoder代码解读 .mp4 54.68M
2 o( K" r) Q. ]# L| ├──03 Transformer的Decoder代码解读 .mp4 82.76M3 C/ {" S- m( u7 ^; L6 A
| ├──04 Transformer的超参设置代码解读 .mp4 27.31M
0 O/ ~& J: U7 S" w3 z0 `, K* Z| ├──05 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读 .mp4 29.27M
. R% W& I4 h0 u j/ N| └──06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读 .mp4 65.15M
5 [5 {% r" H9 E5 j6 E9 |└──04 Transformer代码精讲（TensorFlow 2）
* D' j4 u+ p# S& i8 @4 j| ├──01 安装TensorFlow .mp4 22.01M$ `7 m0 x2 d' ~* a, K
| ├──02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读 .mp4 37.64M
# Z* P9 M; p5 I4 N* u| ├──03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读 .mp4 70.30M
- n% _2 F7 }+ R7 q: l. ^) W. n6 l9 I6 p| ├──04 Transformer的Transformer类代码解读 .mp4 61.00M* l+ s, L. G9 L
| ├──05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp4 24.89M
# }- E1 c0 _7 x" b) L& @' q0 Z| ├──06 Transformer的训练代码解读 .mp4 25.30M
4 t: l2 v8 Z) N C8 i| └──07 Transformer的推理与权重保存代码解读 .mp4 50.63M
; `6 v; M7 \: e$ l, v. @9 @' M. g1 F o5 l5 ~$ g- k
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发表于 2024-3-29 11:18:03
