【Transformer速通指南】三天掌握自注意力机制！附人工智能学习路线图！！！
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视频选集
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为什么一定要学Transformer？
01:27
人工智能学习路线图
12:05
1-BERT任务目标概述
05:28
2-传统解决方案遇到的问题
11:10
3-注意力机制的作用
06:57
4-self-attention计算方法
11:25
5-特征分配与softmax机制
09:21
6-Multi-head的作用
09:10
7-位置编码与多层堆叠
07:18
8-transformer整体架构梳理
10:58
9-BERT模型训练方法
09:38
10-训练实例
09:48
1-transformer发家史介绍
06:20
2-对图像数据构建patch序列
09:13
3-VIT整体架构解读
09:28
4-CNN遇到的问题与窘境
07:32
5-计算公式解读
09:11
6-位置编码与TNT模型
08:49
7-TNT模型细节分析
09:56
1-项目配置说明
06:08
2-输入序列构建方法解读
07:54
3-注意力机制计算
07:09
4-输出层计算结果
07:48
1-swintransformer整体概述
05:39
2-要解决的问题及其优势分析
08:12
3-一个block要完成的任务
06:46
4-获取各窗口输入特征
08:04
5-基于窗口的注意力机制解读
10:12
6-窗口偏移操作的实现
08:33
7-偏移细节分析及其计算量概述
07:58
8-整体网络架构整合
06:27
9-下采样操作实现方法
06:21
10-分层计算方法
06:40
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