TRANSFORMER&CHATGPT解密:原理、源码及案例

●第1篇Transformer架构及源码篇
第1章Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证
1.1贝叶斯数学原理
1.2MLE和MAP数学推导
1.3语言模型Language Model原理机制、数学推导及神经网络实现
1.4图解Transformer精髓
1.5Bayesian Transformer和传统Transformer的主要区别
1.6Bayesian Transformer在学术和工业领域的意义
1.7贝叶斯Bayesian Transformer数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析
第2章Transformer架构源码完整实现
2.1Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕
2.2数学内幕、注意力机制代码实现及Transformer可视化
2.3以对话机器人的流式架构为例阐述Transformer学习的第三境界
2.4以智能对话机器人为例阐述Transformer的自编码autoencoding和自回归autoregressive语言模型内幕机制
第3章Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制
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