10 Transformer 之 Self-Attention（自注意力机制）
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09 Transformer 之什么是注意力机制（Attention）
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注意力机制的本质|Self-Attention|Transformer|QKV矩阵
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12 Transformer的掩码自注意力机制，Masked Self-Attention（掩码自注意力机制）
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13 Transformer的多头注意力，Multi-Head Self-Attention（从空间角度解释为什么做多头）
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Transformer中Self-Attention以及Multi-Head Attention详解
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Transformer和BERT看不懂来这里，告诉你他们的前世今生，必能懂
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14 Transformer之位置编码Positional Encoding （为什么 Self-Attention 需要位置编码）
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从编解码和词嵌入开始，一步一步理解Transformer，注意力机制(Attention)的本质是卷积神经网络(CNN)
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11 Self-Attention 相比较 RNN 和 LSTM 的优缺点
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19、Transformer模型Encoder原理精讲及其PyTorch逐行实现
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1001 Attention 和 Self-Attention 的区别（还不能区分我就真的无能为力了）
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self-Attention｜自注意力机制 ｜位置编码 ｜ 理论 + 代码
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03 什么是预训练（Transformer 前奏）
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15 Transformer 框架概述
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17 Transformer 的解码器（Decoders）——我要生成一个又一个单词
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16 Transformer的编码器（Encodes）——我在做更优秀的词向量
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19 Transformer 解码器的两个为什么（为什么做掩码、为什么用编码器-解码器注意力）
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05 神经网络语言模型（独热编码+词向量 Word Embedding 的起源）
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01 通过 Pytorch 构建 Transformer 框架课程介绍（拿什么打倒你的面试对手呢？坚决不做调包侠）
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06 Word2Vec模型（第一个专门做词向量的模型，CBOW和Skip-gram）
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18 Transformer 的动态流程
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