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0根本 AI入门实战(深度学习+Pytorch) 平凡易懂/0根本入门/案例实战/跨专业提拔 课程目次 001-课程先容.mp4 002-1-神经网络要完成的使命分析.mp4 003-2-模子更新方法解读.mp4 004-3-丧失函数盘算方法.mp4 005-4-前向传指流程解读.mp4 006-5-反向传指演示mp4 007-6-神经网络团体架构具体拆解.mp4 008-7-神经网络效果可视化分析.mp 009-8-神经元个数的作用.mp4 010-9-预处理惩罚与dropout的作用.mp4 011-1-卷积神经网络概述分析.mp4 012-2-卷积要完成的使命解读.mp4 013-3-卷积盘算具体流程江示.mp4 014-4-条理结梅的作用.mp4 015-5-参数共享的作用.mp4 016-6-池化层的作用与数果.mp4 017-7-团体网络结构架构分析.mp4 018-8-经典网络架构概述mp4 019-1-RNN网络结构原理与标题mp4 020-2-注意力结构汗青故事先容.mp4 021-3-self-attention要办理的标题mg4 022-4-0KV的柔源与作用.mp4 023-5-多头注意力机制的数果.mp4 024-6-位置编码与解码器.mp4 025-7-团体架构总结.mp4 026-8-BERT练习方式分析.mg4 027-1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 028-2-CPU与GPU版本安装方法解读mp 029-1-数据集与使命概述.mp4 030-2-根本模块应用测试.mp4 031-3-网络结构界说方法.mp4 032-4-数据源界说简介.mp4 033-5-损实与练习模块分析.mp 034-6-练习一个根本的分类模子mp 035-7-参数对效果的影响.mp4 036-1-使命与数据集解读.mp4 037-2-参数初始化操纵解读.m4 038-3-练习流程实例.mp4 039-4-模子学习与推测.mp4 040-1-输入特性通道分析.mp4 041-2-卷积网络参数解读.m4 042-3-卷积网络模子练习.mp4 043-1-使命分析与图像数据根本处理惩罚mp4 044-2-数据加强模块.mp4 045-3-数据集与模子选择.mp4 046-4-迁徙学习方法解读.mp4 047-5-输出层与棵度设置.mp4 048-6-输出种别个数修改.mp4 049-7-优化器与学习率衰减.mp4 050-8-模子练习方法.mp4 051-9-重新练习全部模子.mp4 052-10-测试效果演示分析.mp4 053-4-实用Dataloader加裁数据并练习模子mp 054-1-Dataloader要完成的使命分析.mp4 055-2-图博教据与标签路径处理惩罚.mp4 056-3-Dataloader中须要实现的方法分析.mp4 057-1-数据集与使命目的分析.mp4 058-2-文本数据处理惩罚根本流程分析.mp4 059-3-下令行参数与DEBUG.mp4 060-4-练习模子所需根本设置参数分析.mp4 061-5-预料表与学特切分.mp4 062-6-字符预处理惩罚转换ID.mp4 063-7-LSTM网络结构根本界说.mp4 064-8-网络模子推测效果输出.mp4 065-9-模子练习使命与总结.mp4 066-1-根本结构与练习好的模子加款.mp4 067-2-服务端处理惩罚与推测国数.mp4 068-3-基于Flask测试模子推测效果.mp4 069-1-视觉transformer要完成的使命解读.mp4 070-1-项目源码准备.mp4 071-2-源码DEBUG演示mp4 072-3-Embedding模块实现方法.mp4 073-4-分块要完成的使命.mp4 074-5-QKV盘算方法.mp4 075-6-特性加权分配.mp4 076-7-完成前向传播.mp4 077-8-丧失盘算与练习mp4 下载地点:
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