本课程涵盖了Transformer的核心组成部分，包含Transformer编码器和解码器的实现。 课程结合代码解读知识点，同时通过形象生动的例子，为学习者理解Transformer模型提供参考和借鉴。 实践项目无需依赖任何深度学习框架，完全从零开始，使用基础的Numpy等科学计算库实现Transformer，旨在深化学习者对模型本质的理解与掌握。 最后，使用Transformer模型实现在机器翻译任务中的应用，加深对模型的理解

第一章 引言introduction

• 1. 序列到序列（Seq2Seq）模型概述
• 2. Encoder-Decoder模型概述
• 3. Attention 的提出与影响

第二章 Transformer简述Transformer

• 1. Attention 机制
• 2. Transformer概述
• 3. Transformer vs CNN vs RNN
• 4. 输入嵌入(Input Embedding)
• 5. Multi-Head Attention vs Multi-Head Self-Attention

第三章 Encoder结构Encoder

• 1. 编码器(Encoder)
• 2. 多头自注意力(Multi-Head Self-Attention)
• 3. 交叉自注意力(Cross Attention)
• 4. Cross Attention 和 Self Attention 主要的区别

第四章 Decoder结构Decoder

• 1. 解码器(Decoder)
• 2. 掩码(Mask)
• 3. 模型的训练与评估
• 4. 高级主题和应用
• 5. Tokenization

第五章 Project

• 1. 项目案例实践项目
• 2. 使用NumPy和SciPy实现通用注意力机制使用NumPy和SciPy实现通用注意力机制
• 3. 一键运行Transformer板块Transformer组件实现
• 4. Multi-head attention多头注意力机制
• 5. Self attention自注意力机制实现

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• 如果你发现了一些问题，欢迎在 Issue 中进行反馈🐛。
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