课程链接: https://www.udemy.com/course/transformer-pytorch/
随着深度学习的不断发展，Transformer模型已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的核心技术之一。本次我向大家强烈推荐Udemy平台上的《Transformer原理与代码精讲（PyTorch）》课程。这门课程全面解析了Transformer的核心原理，包括注意力机制、自注意力、多头注意力、位置编码、残差连接、层规范化以及前馈网络等内容，帮助学习者深入理解Transformer的基础架构。此外，课程还配备了详细的PyTorch代码讲解，通过Jupyter Notebook逐步拆解Transformer的编码实现，包括编码器、解码器、超参数设置和训练示例，甚至涵盖了德语-英语机器翻译的实战项目。这不仅适合深度学习入门者，也适合希望深入理解Transformer架构和代码实现的开发者。课程内容丰富、讲解细致，是提升自然语言处理和计算机视觉项目能力的极佳选择。强烈推荐给所有对深度学习感兴趣的朋友！