Transformer学习路线！零基础从原理到实战一次搞定

Transformer 模型自诞生以来，就成为自然语言处理乃至整个深度学习领域的核心技术之一。它不仅支撑起了 GPT、BERT 等现象级模型，也逐渐扩展到了图像处理、时间序列分析等多个方向。

如果你希望从零系统学习 Transformer，这份学习路线图将为你提供清晰的方向，包括：所需前置知识、学习模块划分、推荐资料以及进阶路径。

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一、学习 Transformer 需要哪些基础？

在进入 Transformer 学习前，建议你先具备以下知识：

• Python 编程基础：熟练掌握语法、函数、类、模块等。

• 线性代数与微积分：矩阵乘法、向量空间、链式法则。

• 概率统计基础：理解条件概率、分布、期望等概念。

• 深度学习基础：掌握神经网络（前向/反向传播）、损失函数、优化算法。

• PyTorch 或 TensorFlow：了解如何使用主流深度学习框架构建模型。

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二、Transformer 学习路线图

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