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《Transformer架构实战100例》
所属分类：实战100例单品
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《Transformer架构实战100例》
共 100 例
01
从零实现Transformer编码器
02
从零实现Transformer解码器
03
实现多头注意力机制
04
实现位置编码（正弦）
05
实现可学习位置编码
06
实现掩码机制（padding mask和look-ahead mask）
07
构建完整的Transformer模型（编码器-解码器）
08
实现Transformer的训练循环
09
实现Transformer的推理（贪婪解码）
10
实现Beam Search解码
11
实现温度采样解码
12
实现Top-k采样解码
13
实现Top-p（核）采样解码
14
实现标签平滑正则化
15
实现学习率预热与衰减
16
实现Adam优化器（带权重衰减）
17
实现梯度裁剪
18
实现检查点保存与加载
19
实现早停法
20
实现模型集成（平均权重）
21
实现模型蒸馏（教师-学生）
22
实现量化感知训练
23
实现剪枝（结构化剪枝）
24
实现低秩近似（SVD）
25
实现参数共享（跨层共享）
26
实现激活检查点（梯度检查点）
27
实现混合精度训练
28
实现分布式数据并行
29
实现模型并行（张量并行）
30
实现流水线并行
31
实现梯度累积
32
实现动态填充（bucketing）
33
实现数据加载器（自定义）
34
实现词汇表构建（BPE）
35
实现词汇表构建（WordPiece）
36
实现词汇表构建（Unigram）
37
实现子词正则化（SentencePiece）
38
实现语言建模任务（因果LM）
39
实现掩码语言建模任务（BERT式）
40
实现下一句预测任务
41
实现句子对分类任务（如NLI）
42
实现单句分类任务（如情感分析）
43
实现序列标注任务（如NER）
44
实现抽取式问答任务
45
实现生成式问答任务
46
实现文本摘要任务（抽取式）
47
实现文本摘要任务（生成式）
48
实现机器翻译任务（英德）
49
实现机器翻译任务（英法）
50
实现低资源机器翻译（数据增强）
51
实现多语言翻译（多语种）
52
实现图像描述生成（Transformer）
53
实现视频描述生成
54
实现语音识别（Transformer）
55
实现文本到语音（TTS）
56
实现音乐生成（Transformer）
57
实现代码生成（Transformer）
58
实现分子生成（SMILES）
59
实现时间序列预测（Transformer）
60
实现推荐系统（Transformer）
61
实现点击率预测（Transformer）
62
实现异常检测（Transformer）
63
实现图像分类（ViT）
64
实现目标检测（DETR）
65
实现图像分割（SETR）
66
实现视频理解（TimeSformer）
67
实现3D点云分类（Point Transformer）
68
实现图数据学习（Graph Transformer）
69
实现多模态融合（视觉+文本）
70
实现视觉问答（VQA）
71
实现视觉-语言导航（VLN）
72
实现预训练语言模型（）
73
实现预训练语言模型（BERT）
74
实现预训练语言模型（RoBERTa）
75
实现预训练语言模型（ALBERT）
76
实现预训练语言模型（T5）
77
实现预训练语言模型（BART）
78
实现预训练语言模型（ELECTRA）
79
实现预训练语言模型（XLNet）
80
实现预训练语言模型（DistilBERT）
81
实现预训练语言模型（）
82
实现预训练语言模型（）
83
实现预训练语言模型（LLaMA）
84
实现预训练语言模型（）
85
实现指令微调（Instruction Tuning）
86
实现RLHF（人类反馈强化学习）
87
实现LoRA（低秩适应）
88
实现Adapter（适配器）
89
实现Prefix Tuning
90
实现Prompt Tuning
91
实现P-Tuning v2
92
实现BitFit
93
实现稀疏注意力（Longformer）
94
实现线性注意力（Linear Transformer）
95
实现可逆Transformer（Reformer）
96
实现路由注意力（Switch Transformer）
97
实现深度可分离卷积注意力（MobileViT）
98
实现高效Transformer（Performer）
99
实现Transformer-XL
100
实现Compressive Transformer
所属VIP或分类
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