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Udemy線上課程 ViT（Vision Transformer）原理與代碼精講 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)

內容說明:
Transformer在許多NLP(自然語言處理)任務中取得了最先進的成果。 ViT (Vision Transformer)是Transformer應用于CV（計算機視覺）領域里程碑式的工作，后面發展出更多的變體，如Swin Transformer。
ViT (Vision Transformer)模型發表于論文An Image is Worth 16X16 Words: Transformer For Image Recognition At Scale，使用純Transformer進行圖像分類。ViT在JFT-300M數據集上預訓練后，可超過卷積神經網絡ResNet的性能，并且所用的訓練計算資源可更少。
本課程對ViT的原理與PyTorch實現代碼進行精講，來幫助大家掌握其詳細原理和具體實現。其中代碼實現包含兩種代碼實現方式，一種是采用timm庫，另一種是采用einops/einsum。
原理精講部分包括：Transformer的架構概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、ViT架構概述、ViT模型詳解、ViT性能及分析。
代碼精講部分使用Jupyter Notebook對ViT的PyTorch代碼進行逐行解讀，包括：安裝PyTorch、ViT的timm庫實現代碼解讀、 einops/einsum 、ViT的einops/einsum實現代碼解讀。
課程內容:
01 - 課程介紹
001 課程介紹.mp4

02 - ViT原理精講
002 Transformer架構概述.mp4
003 Transformer的Encoder.mp4
004 Transformer的Decoder.mp4
005 ViT架構概述.mp4
006 ViT模型詳解.mp4
007 ViT性能及分析.mp4

03 - ViT代碼精講（PyTorch）
008 安裝PyTorch.mp4
008-ViT-Course.zip
008-安裝Pytorch.pdf
009 ViT的timm庫實現代碼精講.mp4
010 einops和einsum.mp4
011 ViT的einops_einsum代碼實現精講.mp4


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