PyTorch实战——Bert应用实战
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Transformer抛弃了传统的CNN和RNN,Transformer由且仅由self-Attenion和Feed Forward Neural Network组成。它使用了Attention机制,将序列中任意两位置之间的距离缩小为一个常量;其次它不是类似RNN的顺序结构,因此具有更好的并行性,符合现有的GPU框架。
课程细致讲解Transformer中的各个组成模块,并通过谷歌开源项目代码解读以及应用实例,帮助大家透彻理解Transformer的结构,及BERT训练方法,学会理论的同时,上手实践项目。
课程有效期:
自购买课程之日起 365 天,部分参与营销活动产品以活动规则为准,请同学在有效期内学习、观看课程。
上课模式:
课程采取录播模式,请注意自学课无班级微信群、班主任带班及助教批改服务。
注:自学课不支持退款,确保你是真的需要再进行报名,报完名之后还请认真学习。