Transformer秒杀CNN，凭什么？

Transformer 有多厉害？

它只用了短短5年，便在 TensorFlow 、PyTorch 等主流深度学习框架支持的 AI 程序中占据一席之地。

有人将 Transfromer 称为是NLP领域一个里程碑式的模型。但近些年，计算机视觉领域也创新性地将其引入，并获得了大量好评。

Transformer+视觉跟踪

主要还是得益于其：

学习长距离依赖能力强

CNN 的计算机制会带来模型臃肿、计算量增大、梯度消失的问题，而 Transfromer 则利用注意力机制来捕获全局信息。

多模态融合能力强

CNN 不擅长类似声音、文字、时间等模态的信息，而 Transfromer 的输入通常可以直接对像素进行操作得到初始嵌入向量，更接近于人对外界的感知方式。

模型更具可解释性

在 Transformer 的多头注意力结构中，模型可以针对不同的任务在不同的表示子空间里学习相关信息。

Transfromer 凭借其本身巨大的潜力，成为了越来越多方向研究的重点，但想要啃透难度也不小。

一方面是由于它是从NLP领域迁移过来，其中涉及的底层原理和技术点很难消化；另一方面是其计算过程和实现细节很难找到系统的学习。

为此，我们特别荣幸地邀请到了，拥有9年人工智能多领域开发经验的春阳老师，带你从零开始，吃透原理，手撕代码——

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从零开始手撕 Transformer

本次课程将用轻松易懂的方式带你从底层原理出发，掌握核心细节，并活学活用，深入代码实战，带你吃透相关技术难点。

十分适合在自然语言处理、机器视觉、推荐系统方向中，对注意力、Transformer 底层原理、实现细节感兴趣和想要提升的同学：

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吃透原理

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把握细节

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