Transformer原理与代码精讲

📚 课程介绍

本课程聚焦深度学习前沿技术——Transformer，从NLP起源到CV跨界应用，系统解析其原理与代码实现。通过🔥PyTorch和🌐TensorFlow 2双框架实战，助力学员掌握Transformer核心机制，打造AI模型开发硬实力！

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🌟 课程目录（含Emoji优化）

📌 01 课程介绍
🎥 01 课程介绍.mp4 📥39.50M

💡 02 Transformer原理精讲
🎯 01 注意力机制和自注意力机制.mp4 📥99.60M
🏗️ 02 Transformer的架构概述.mp4 📥34.81M
🤯 03 Transformer Encoder的多头注意力.mp4 📥48.62M
📍 04 Transformer Encoder的位置编码.mp4 📥17.06M
🔄 05 Transformer 残差链接、LayerNorm、FFN.mp4 📥19.01M
🔀 06 Transformer Decoder.mp4 📥20.00M
🏋️ 07 Transformer的训练及性能.mp4 📥36.92M
🌍 08 Transformer的机器翻译工作流程.mp4 📥6.11M

🛠️ 03 Transformer代码精讲（PyTorch）
🚀 01 安装pytorch.mp4 📥32.55M
🔍 02 Transformer的Encoder代码解读.mp4 📥54.68M
🔀 03 Transformer的Decoder代码解读.mp4 📥82.76M
🛠️ 04 Transformer的超参设置代码解读.mp4 📥27.31M
🤖 05 Transformer的训练示例（人为随机数据）代码解读.mp4 📥29.27M
🌍 06 Transformer的训练示例(机器翻译)代码解读.mp4 📥65.15M

🧠 04 Transformer代码精讲（TensorFlow 2）
🚀 01 安装TensorFlow.mp4 📥22.01M
📦 02 Transformer的数据集加载与预处理代码解读.mp4 📥37.64M
📊 03 Transformer的位置编码与多头注意力代码解读.mp4 📥70.30M
🏗️ 04 Transformer的Transformer类代码解读.mp4 📥61.00M
📉 05 Transformer的优化器与损失函数代码解读.mp4 📥24.89M
🏋️ 06 Transformer的训练代码解读.mp4 📥25.30M
💾 07 Transformer的推理与权重保存代码解读.mp4 📥50.63M

💡 学习：
✅ 透彻理解Transformer数学原理与工程实现
✅ 熟练用PyTorch/TF2构建Transformer模型
✅ 掌握NLP与CV跨界应用实战技巧
✅ 从理论到代码无缝衔接，快速落地AI项目