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001-课程介绍.mp4
(51.62 MB)
004-3-损失函数计算方法.mp4
(17.96 MB)
007-6-神经网络整体架构详细拆解.mp4
(29.55 MB)
008-7-神经网络效果可视化分析.mp4
(43.16 MB)
010-9-预处理与dropout的作用.mp4
(22.26 MB)
012-2-卷积要完成的任务解读.mp4
(20.76 MB)
013-3-卷积计算详细流程演示.mp4
(35.02 MB)
014-4-层次结构的作用.mp4
(11.89 MB)
019-1-RNN网络结构原理与问题.mp4
(17.14 MB)
020-2-注意力结构历史故事介绍.mp4
(32.21 MB)
023-5-多头注意力机制的效果.mp4
(28.59 MB)
033-5-损失与训练模块分析.mp4
(35.48 MB)
034-6-训练一个基本的分类模型.mp4
(42.89 MB)
035-7-参数对结果的影响.mp4
(39.81 MB)
036-1-任务与数据集解读.mp4
(33.56 MB)
037-2-参数初始化操作解读.mp4
(40.14 MB)
038-3-训练流程实例.mp4
(38.85 MB)
039-4-模型学习与预测.mp4
(52.48 MB)
042-3-卷积网络模型训练.mp4
(44.69 MB)
043-1-任务分析与图像数据基本处理.mp4
(36.88 MB)
044-2-数据增强模块.mp4
(37.5 MB)
046-4-迁移学习方法解读.mp4
(36.41 MB)
047-5-输出层与梯度设置.mp4
(50.36 MB)
048-6-输出类别个数修改.mp4
(41.33 MB)
049-7-优化器与学习率衰减.mp4
(42.16 MB)
050-8-模型训练方法.mp4
(42.33 MB)
051-9-重新训练全部模型.mp4
(43.15 MB)
052-10-测试结果演示分析.mp4
(89.26 MB)
053-4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4
(58.76 MB)
054-1-Dataloader要完成的任务分析.mp4
(30.73 MB)
055-2-图像数据与标签路径处理.mp4
(42.01 MB)
056-3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4
(42.72 MB)
057-1-数据集与任务目标分析.mp4
(35.39 MB)
058-2-文本数据处理基本流程分析.mp4
(50.52 MB)
059-3-命令行参数与DEBUG.mp4
(32.16 MB)
060-4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4
(37.92 MB)
061-5-预料表与字符切分.mp4
(29.12 MB)
064-8-网络模型预测结果输出.mp4
(35.74 MB)
065-9-模型训练任务与总结.mp4
(41.31 MB)
067-2-服务端处理与预测函数.mp4
(39.02 MB)
068-3-基于Flask测试模型预测结果.mp4
(40.01 MB)
069-1-视觉transformer要完成的任务解读.mp4
(30.1 MB)
070-1-项目源码准备.mp4
(42.71 MB)
071-2-源码DEBUG演示.mp4
(31.69 MB)
072-3-Embedding模块实现方法.mp4
(42.25 MB)
073-4-分块要完成的任务.mp4
(34.85 MB)
074-5-QKV计算方法.mp4
(39.38 MB)
075-6-特征加权分配.mp4
(39.25 MB)
076-7-完成前向传播.mp4
(35.62 MB)
077-8-损失计算与训练.mp4
(44.4 MB)
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