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课程介绍:
Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 ViT (Vision Transformer)是Transformer应用于CV（计算机视觉）领域里程碑式的工作，后面发展出更多的变体，如Swin Transformer。
ViT (Vision Transformer)模型发表于论文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale，使用纯Transformer进行图像分类。ViT在JFT-300M数据集上预训练后，可超过卷积神经网络ResNet的性能，并且所用的训练计算资源可更少。
本课程对ViT的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。其中代码实现包含两种代码实现方式，一种是采用timm库，另一种是采用einops/einsum。
原理精讲部分包括:Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架构概述、ViT模型详解、ViT性能及分析。
代码精讲部分使用Jupyter Notebook对ViT的PyTorch代码进行逐行解读，包括:安装PyTorch、ViT的timm库实现代码解读、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum实现代码解读。
课程目录:
├──01 课程介绍
└──01 课程介绍.mp4 35.67M
├──02 ViT原理精讲
├──01 Transformer架构概述.mp4 34.81M
├──02 Transformer的Encoder.mp4 92.94M
├──03 Transformer的Decoder.mp4 31.03M
├──04 ViT架构概述.mp4 28.26M
├──05 ViT模型详解.mp4 31.85M
└──06 ViT性能及分析.mp4 52.39M
└──03 ViT代码精讲（PyTorch）
├──01 安装pytorch.mp4 14.73M
├──02 ViT的timm库实现代码精讲.mp4 113.51M
├──03 einops和einsum.mp4 52.90M
└──04 ViT的einopseinsum代码实现精讲.mp4 100.59M
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发表于 2024-4-18 16:00:00
发表于 2024-4-18 16:11:33
发表于 2024-4-19 09:09:43
