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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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51CTO-Transformer原理与代码精讲
% N/ ^+ {( W" L1 R! l' r5 ~6 V2 o资源目录4 t6 _6 |6 h0 v* j4 {" h
├──01 课程介绍 # `4 K) Q0 j0 N1 h2 y" X
| └──01 课程介绍 .mp4 39.50M
' Z% a" P) F5 b2 t; ^├──02 Transformer原理精讲 - `# P& c0 J7 @! K. Z8 l I
| ├──01 注意力机制和自注意力机制 .mp4 99.60M' G5 N$ V9 z0 C* O- s
| ├──02 Transformer的架构概述 .mp4 34.81M
8 r+ P5 i2 F( g& [* r4 _| ├──03 Transformer Encoder的多头注意力 .mp4 48.62M
1 C' X/ Q- N6 |& X+ P| ├──04 Transformer Encoder的位置编码 .mp4 17.06M6 b6 ?" k# }( W) M. g3 h' l3 S
| ├──05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN .mp4 19.01M. [3 A! m1 Y- r& @8 W
| ├──06 Transformer Decoder .mp4 20.00M4 n! Y0 {+ K( ~: e
| ├──07 Transformer的训练及性能 .mp4 36.92M
; A% J+ W: G7 n/ j. ^$ ]0 R| └──08 Transformer的机器翻译工作流程 .mp4 6.11M
. ?6 R. a% ^# w4 g1 q; e! E├──03 Transformer代码精讲（Pytorch） ' G n- {/ S) S4 h; A2 j9 e
| ├──01 安装pytorch .mp4 32.55M
J) G8 `2 N# o# m& F: t) i| ├──02 Transformer的Encoder代码解读 .mp4 54.68M. B; A: a. ~! W
| ├──03 Transformer的Decoder代码解读 .mp4 82.76M; l, n8 X8 P$ P
| ├──04 Transformer的超参设置代码解读 .mp4 27.31M
6 \/ d' f7 t8 p& }2 U0 A7 z2 b| ├──05 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读 .mp4 29.27M- d. f# n; a0 L2 n; p; G8 G
| └──06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读 .mp4 65.15M& s: J# }9 x; I9 T) s8 a/ k) w, [
└──04 Transformer代码精讲（TensorFlow 2） 4 [- A0 P* e- }& j
| ├──01 安装TensorFlow .mp4 22.01M
9 z0 e7 ^6 ^ |) |' U| ├──02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读 .mp4 37.64M9 L* w K, p. F% q) y
| ├──03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读 .mp4 70.30M
9 z, k8 a) R( f3 ]7 u, o| ├──04 Transformer的Transformer类代码解读 .mp4 61.00M1 H1 @) X3 h; r8 {% [1 |4 c7 \
| ├──05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp4 24.89M: M' @/ J" b5 Y
| ├──06 Transformer的训练代码解读 .mp4 25.30M, |2 Y( K; \$ `! a2 |; P) d
| └──07 Transformer的推理与权重保存代码解读 .mp4 50.63M+ z7 h6 s0 ~- e+ a4 X: Q
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% w* Q0 O/ ]* T0 ]+ |2 p, {( a* [6 b; F7 ]8 Y% C4 m
/ u7 J, i% j% G# Z6 K! ^# z
$ k2 e, i+ Y2 L$ }" h1 o- U资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见1 p3 m- z7 F) H
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发表于 2024-3-29 11:18:03
