#吴恩达新课程##吴恩达带你学注意力机制#

吴恩达新课来了！依旧是深入浅出、理论结合实践，带你理解Transformer架构的核心技术——注意力机制。

不仅囊括注意力机制的数学原理，还手把手教你用PyTorch进行代码实现。

学习本课程，你需要具备一些Python基础，并且对AI有着浓厚兴趣。

课程主要内容包括——

1. Transformer和注意力机制的基本概念（4分钟） ：从最基础的概念讲起，帮助你理解Transformer的核心思想，初步了解注意力机制。

2. 自注意力计算的矩阵数学（11分钟） ：深入讲解自注意力（Self-Attention）的数学原理，以及如何通过矩阵计算来得到注意力值。

3. 用PyTorch实现自注意力（8分钟） ：实践环节，通过代码实例，带你用PyTorch实现自注意力机制。

4. 自注意力与掩码自注意力（14分钟） ：自注意力与掩码自注意力（Masked Self-Attention）的区别，自注意力是如何在编码器（Encoder）中构建上下文相关的词嵌入，而掩码自注意力则是在解码器（Decoder）中生成新的输出。

5. 掩码自注意力的矩阵数学（3分钟）：介绍掩码自注意力的数学原理，帮你理解它是如何在Transformer模型中发挥作用的。

6. 用PyTorch实现掩码自注意力（5分钟） ：带你实现掩码自注意力，用代码直观地理解它的工作原理。

7. 编码器-解码器中的注意力（4分钟） ：了解编码器（Encoder）和解码器（Decoder）是如何通过注意力机制进行信息交互的，并学习编码器-解码器架构在生成输出时的具体实现。

8. 多头注意力（2分钟） ：多头注意力是Transformer中的一个重要概念，通过多个注意力头（Attention Heads）来并行处理信息，进一步提升模型性能。

9. 用PyTorch实现编码器-解码器和多头注意力（4分钟） ：带你用PyTorch实现编码器-解码器和多头注意力，这是深入理解Transformer架构的最后一步。

10. 附录：代码示例与小贴士（1分钟）：课程最后会提供一些实用的代码示例，帮助你更好地理解所学知识。

对了，这门课程由StatQuest创始人Joshua Starmer打造，目前在DeepLearning.AI平台上可以免费体验。

感兴趣的小伙伴可以点击：http://t.cn/A61wesfj http://t.cn/A61AsYF9