Transformer从自然语言到计算机视觉的跨..

ChatGPT掀起的AGI革命如火如荼。但可能鲜有人知GPT背后的基石模型transformer。这项集各种神经网络大成的结构，里面包含了MLP前馈层，残差网络，自注意力机制（可以认为是卷积网络的一种推广），本身就是一种变体的循环神经网络。这种设计使其能学习极其复杂的数据逻辑，无论在自然语言处理，计算机视觉，金融数据分析，游戏AI设计，基因序列分析，音频生成和合成等各个领域都取得了匪夷所思的跃进。一位能手撕transformer的技术人员，必定成为团队中众星捧月般的核心存在，面试官也不得不对你流露出滔滔不绝的敬仰之情。


你是否想要深入解拆、实现当下最火热的深度学习模型——Transformer？你是否想要了解它是如何在自然语言处理和计算机视觉等领域创造奇迹的？你是否想要使用它来完成你的项目和任务，甚至创造出你自己的场景模型？


如果你的答案是肯定的，那么这门课程就是为你量身定制的！本课程将带你从零开始，一步一步地学习和实现Transformer模型，让你不仅能够理解它的原理和工作机制，还能够熟练地使用它来解决实际问题。


本课程将采用理论+实践的方式，通过代码示例和案例分析，让你深入掌握Transformer模型的内部结构和核心组件，如自注意力机制、多头注意力、位置编码、编码器-解码器架构等。本课程还将教你如何使用Hugging Face的Transformers包，这是一个功能强大的Python库，它可以让你快速地调用、训练、应用和分享各种预训练的Transformer模型，如BERT、GPT、XLNet等，以及它们的中文版本，如BERT-wwm、GPT-3-zh等。你将学习如何使用Transformers包来完成各种自然语言处理任务，如文本分类、文本生成、命名实体识别、情感分析等，以及如何对Transformer模型进行微调和优化，以适应不同的数据集和任务需求，提高模型的性能和泛化能力。本课程还将介绍ViT模型，这是一种将Transformer应用于计算机视觉的创新模型，它可以在图像分类等任务上达到与卷积神经网络相媲美甚至超越的效果。


本课程适合有一定的Python编程基础和深度学习基础的学习者，希望进一步学习和掌握Transformer模型的原理和应用的学习者，以及对Transformer模型在计算机视觉领域的应用感兴趣的学习者。