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课程目录
001、课程介绍.mp4
002、1-神经网络要完成的任务分析.mp4
003、2-模型更新方法解读.mp4
004、3-损失函数计算方法.mp4
005、4-前向传指流程解读.mp4
006、5-反向传指演示mp4
007、6-神经网络整体架构详细拆解.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-卷积要完成的任务解读.mp4
013、3-卷积计算详细流程江示.mp4
014、4-层次结梅的作用.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-整体网络结构架构分析.mp4
018、8-经典网络架构概述mp4
019、1-RNN网络结构原理与问题mp4
020、2-注意力结构历史故事介绍.mp4
021、3-self-attention要解决的问题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-整体架构总结.mp4
026、8-BERT训练方式分析.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-数据集与任务概述.mp4
030、2-基本模块应用测试.mp4
031、3-网络结构定义方法.mp4
032、4-数据源定义简介.mp4
033、5-损实与训练模块分析.mp
034、6-训练一个基本的分类模型mp
035、7-参数对结果的影响.mp4
036、1-任务与数据集解读.mp4
037、2-参数初始化操作解读.m4
038、3-训练流程实例.mp4
039、4-模型学习与预测.mp4
040、1-输入特征通道分析.mp4
041、2-卷积网络参数解读.m4
042、3-卷积网络模型训练.mp4
043、1-任务分析与图像数据基本处理mp4
044、2-数据增强模块.mp4
045、3-数据集与模型选择.mp4
046、4-迁移学习方法解读.mp4
047、5-输出层与棵度设置.mp4
048、6-输出类别个数修改.mp4
049、7-优化器与学习率衰减.mp4
050、8-模型训练方法.mp4
051、9-重新训练全部模型.mp4
052、10-测试结果演示分析.mp4
053、4-实用Dataloader加裁数据并训练模型mp
054、1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
055、2-图博教据与标签路径处理.mp4
056、3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
057、1-数据集与任务目标分析.mp4
058、2-文本数据处理基本流程分析.mp4
059、3-命令行参数与DEBUG.mp4
060、4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
061、5-预料表与学特切分.mp4
062、6-字符预处理转换ID.mp4
063、7-LSTM网络结构基本定义.mp4
064、8-网络模型预测结果输出.mp4
065、9-模型训练任务与总结.mp4
066、1-基本结构与训练好的模型加款.mp4
067、2-服务端处理与预测国数.mp4
068、3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
069、1-视觉transformer要完成的任务解读.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-分块要完成的任务.mp4
074、5-QKV计算方法.mp4
075、6-特征加权分配.mp4
076、7-完成前向传播.mp4
077、8-损失计算与训练mp4
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