【官方双语】Transformer模型最通俗易懂的讲解，零基础也能听懂！
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Transformer 神经网络是目前几乎所有令人兴奋的 AI 技术的核心。ChatGPT、Google 翻译和许多其他很酷的应用都基于 Transformers。本期 StatQuest 将以最通俗易懂的方式一步一步向您展示 Transformer 的工作原理。
字幕校对：@枫丶1649
时间轴：@maomao9173
字幕翻译：@风浔凌
视频视频制作及校对：@凡鸟不凡
相关视频链接：
神经网络基本思想：https://www.bilibili.com/video/BV18m411S79t/?spm_id_from=333.999.0.0
反向传播：https://www.bilibili.com/video/BV1at421L7DS/?spm_id_from=333.999.0.0
梯度下降：https://www.bilibili.com/video/BV1XW421F7M4/?spm_id_from=333.999.0.0
SoftMax：https://www.bilibili.com/video/BV1Lz421y74k/?spm_id_from=333.999.0.0
词嵌入：https://www.bilibili.com/video/BV1Km421u7uu/?spm_id_from=333.999.0.0
seq2seq 编码-解码神经网络：https://www.bilibili.com/video/BV1xZ4214797/?spm_id_from=333.999.0.0
如果这个视频对你有所帮助，不要忘了一键三连和关注，欢迎分享给小伙伴一起学习呀！
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StatQuest 深度学习
（25/28）
自动连播
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简介
订阅合集
引言
00:49
神经网络基本思想
18:41
链式法则
18:24
梯度下降法
23:54
反向传播基本思想
17:33
反向传播详解P1
18:32
反向传播详解P2
13:09
ReLU激活函数
09:00
神经网络多元输入输出
13:50
SoftMax 和 ArgMax
14:03
SoftMax导数
07:13
交叉熵 Cross Entropy
09:32
交叉熵+反向传播
22:08
卷积神经网络CNN+图像识别
15:24
用数学表示神经网络
30:01
张量 tensor
09:40
PyTorch
23:22
PyTorch优化神经网络
20:45
RNN
16:37
LSTM
20:45
词嵌入、word2vec模型
16:12
word embedding代码实现
32:02
编码&解码神经网络，seq2seq模型
16:51
注意力机制
15:52
Transformer模型
36:15
Decoder-only Transformer模型
36:45
Transformer数学原理
23:43
Transformer代码实现
30:53
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