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來自UIUC的Transformers最新教程。

Transformer 架構 architecture Attention models Implementation details Transformer-based 語言模型 language models BERT GPT Other models

Transformer 視覺 Applications of Transformers in vision

注意力是一種在廣泛的神經結構中使用的越來越流行的機制。由于這一領域的快速發展，仍然缺乏對注意力的系統概述。在本文中，我們定義了用于自然語言處理的注意力體系結構的統一模型，重點介紹了用于文本數據的向量表示的體系結構。我們討論了以往工作的不同方面，注意力機制的可能用途，并描述了該領域的主要研究工作和公開挑戰。

//web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/FA2020/598_FA2020_lecture13.pdf

涵蓋了主要技術，在壓縮、擴展中的使用，以及許多未預料到的用例(例如攻擊、NAT、傳輸)

//slideslive.com/38940102

來自Pierre Alquier講述序列預測教程

來自深度學習數學夏季學校2020的第二節課：深度神經網絡，介紹了深度學習歷史、神經網絡等知識點。

來自DeepMind研究人員Feryal Behbahani, Matt Hoffman 和 Bobak Shahriari講解的強化學習教程。

一份來自FarizDarari的簡明教程

【導讀】來自Jordi Pons一份循環神經網絡RNNs簡明教程，37頁ppt

【導讀】這一份最新216頁的ppt概述《深度學習自然語言處理》，包括神經網絡基礎，詞向量表示，序列句子表示，分類標注、生成句子，預訓練。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization