Udemy線上課程 Transformer原理與代碼精講（PyTorch） 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
內容說明:
Transformer發軔於NLP（自然語言處理），並跨界應用到CV（計算機視覺）領域。
目前已成為深度學習的新範式，影響力和應用前景巨大。
本課程對Transformer的原理和PyTorch代碼進行精講，來幫助大家掌握其詳細原理和具體實現。
原理精講部分包括：注意力機制和自注意力機制、Transformer的架構概述、Encoder的多頭注意力（Multi-Head Attention）、Encoder的位置編碼（Positional Encoding）、殘差鏈接、層規範化（Layer Normalization）、FFN（Feed Forward Network）、Transformer的訓練及性能、Transformer的機器翻譯工作流程。
代碼精講部分使用Jupyter Notebook對Transformer的PyTorch代碼進行逐行解讀，包括：安裝PyTorch、Transformer的Encoder代碼解讀、Transformer的Decoder代碼解讀、Transformer的超參設置代碼解讀、Transformer的訓練示例（人為隨機數據）代碼解讀、Transformer的訓練示例(德語-英語機器翻譯)代碼解讀。
課程內容:
01 - 課程介紹
001 課程介紹.mp4
02 - Transformer原理精講
001 注意力機制和自注意力機制.mp4
002 Transformer的架構概述.mp4
003 Transformer Encoder的多頭注意力 （Multi-Head Attention）.mp4
004 Transformer Encoder的位置編碼（Positional Encoding）.mp4
005 Transformer 殘差鏈接、LayerNorm、FFN.mp4
006 Transformer Decoder.mp4
007 Transformer 訓練及性能.mp4
008 Transformer機器翻譯工作流程.mp4
03 - Transformer代碼精講（Pytorch）
001 -Pytorch.pdf
001 Transformer-pytorch.zip
001 安裝Pytorch.mp4
002 Transformer的Encoder代碼解讀.mp4
003 Transformer的Decoder代碼解讀.mp4
004 Transformer的超參設置代碼解讀.mp4
005 Transformer的訓練示例（人為隨機數據）代碼解讀.mp4
006 Transformer的訓練示例(德語-英語機器翻譯)代碼解讀.mp4
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